【摘 要】
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通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型,并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法.利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵
【机 构】
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大连理工大学,大连理工大学,大连大学
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通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型,并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法.利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩.用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛.数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率.
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