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面向非线性规划问题,通过引入准可行方向、准可行方向的可行度等新概念,提出了描述和度量非可行点(染色体)的新方法;通过嵌入非可行染色体的信息于评价函数中,突破传统的给非可行染色体以大的惩罚的思想, 提出了三种新的评价非可行染色体的方法.基于梯度方向搜索和新的评价方法, 提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法(HGA).对测试问题的仿真结果表明了算法的有效性.