【摘 要】
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非线性规划问题是如今被应用在各领域中的重要解题方法。遗传算法作为近年来一种从生物遗传学身上学习到的智能算法,与传统方法相比虽然具有一定的模拟限制,但在解决全局优化
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非线性规划问题是如今被应用在各领域中的重要解题方法。遗传算法作为近年来一种从生物遗传学身上学习到的智能算法,与传统方法相比虽然具有一定的模拟限制,但在解决全局优化问题上已经取得了重大进步。本文主要通过简要介绍遗传算法的优化过程,以及分析非线性规划中主要存在的问题,通过提出一种新的学习因子来进行改进遗算法在非线性规划中的应用。
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