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摘要:
针对复杂函数的最优化问题,首先提出了一种基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进模拟退火算法,进而通过设计多操作的基于概率接受思想的变异操作,结合混沌序列,在遗传算法中引入灾变操作和改进模拟退火算法,最终提出了改进遗传退火算法.基于典型算例的仿真结果验证了改进算法对高维复杂函数最优化的有效性,其性能明显优于传统的遗传算法、模拟退火、改进的进化规划方法以及遗传-ALOPEX算法.
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基于退火遗传算法的复杂机电系统控制参数最优整定
模拟退火算法
遗传算法
机电系统
参数整定
最优控制
函数全局优化的改进实数遗传算法
遗传算法
全局优化
适应度
混合选择
交叉策略
内容分析
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文献信息
篇名 复杂函数全局最优化的改进遗传退火算法
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 函数优化 遗传算法 模拟退火 混沌 遗传退火
年,卷(期) 2002,(9) 所属期刊栏目 自动化
研究方向 页码范围 1237-1240
页数 4页 分类号 TP18
字数 3117字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0054.2002.09.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王凌 清华大学自动化系 86 2991 29.0 53.0
2 王雄 清华大学自动化系 37 702 13.0 26.0
3 蓝海 清华大学自动化系 2 61 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
函数优化
遗传算法
模拟退火
混沌
遗传退火
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
月刊
1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
2-90
1915
chi
出版文献量(篇)
7846
总下载数(次)
26
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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