【摘 要】
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将非线性方程组的求解问题转化为函数的优化问题。针对传统的遗传算法(GA)容易早熟的不足,对其进行了两方面改进,采用自适应交叉比例产生交叉后代和变异后代,并融合模拟退火
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将非线性方程组的求解问题转化为函数的优化问题。针对传统的遗传算法(GA)容易早熟的不足,对其进行了两方面改进,采用自适应交叉比例产生交叉后代和变异后代,并融合模拟退火算法(SA)的思想,建立了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA)。数值实验表明,该算法提高了遗传算法的全局搜索能力,是求解非线性方程组的一种有效算法。
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