【摘 要】
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不可微优化或非光滑优化是一类困难而富有挑战的数学问题,它的应用极其广泛,是 工程设计与经济科学中经常遇到的问题.它吸引了众多的研究者的兴趣,但目前还没有不可微优化的
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不可微优化或非光滑优化是一类困难而富有挑战的数学问题,它的应用极其广泛,是 工程设计与经济科学中经常遇到的问题.它吸引了众多的研究者的兴趣,但目前还没有不可微优化的一般性算法,甚至连问题本身的结构也还难描清楚.该文首先介绍了不可微优化中的子类问题与合成不可微优化问题的一些现有的算法,但这些算法往往需不同程度地对目标函数作一些假定,因而局限于解决特殊的不可微优化问题.遗传算法是一类模拟自然界生物进行的启发式算法,它首先由等人所提出,其优点是对目标函数与艘搜索空间的限制性要求较弱,其优化对象可以是非凸不连续的,且稳健性好适用范围广,全局收敛.其缺点是寻找速度慢,易产生"近亲繁殖".该文针对遗传算法的缺点,提出改进遗传算法的杂交算子与变异算子,并用语言在机上用不同的编码方案实施改进的遗传算法,并将它们用于不可微优化问题.数值结果表明效果良好.此外,作者们还尝试将遗传算法与其他方法相结合,提出遗传极大熵法.
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