【摘 要】
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本文介绍了从估计失效概率的交叉熵法转化而来的交叉熵优化方法。它通过构建人工可靠性问题,将问题聚集在最值搜索上,从而求出函数的最小值。本文根据三个典型函数的测试结果
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本文介绍了从估计失效概率的交叉熵法转化而来的交叉熵优化方法。它通过构建人工可靠性问题,将问题聚集在最值搜索上,从而求出函数的最小值。本文根据三个典型函数的测试结果,并将其与遗传算法的运算结果进行对比,结果表明交叉熵优化方法在单峰和多峰函数的全局收敛速度和精确度均优于遗传算法,对于难以全局极小化的病态函数,交叉熵优化方法也克服了局部最优的问题,其优化结果更接近于理论最优值。
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