解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

• 作者: 杨晓华 郦建强 陆桂华
• 来源期刊: 河海大学学报(自然科学版)
• 学科: 数学
• 关键词: 格雷码 遗传算法 极大极小问题
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 数学、物理、化学
• 页码范围: 108-110
• 页数: 3页
• 分类号: O24
• 字数: 2744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1980.2003.01.026

摘要

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法(GAGA),给出GAGA算法实施的详细步骤,建立了GAGA相应的收敛定理.对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析.与一般的格雷码遗传算法(GGA)相比,GAGA具有准确、快速和适用性强等特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法,可广泛应用于各种优化问题中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓华	河海大学水资源环境学院	21	1062	11.0	21.0
2	陆桂华	河海大学水资源环境学院	107	2280	27.0	43.0
3	郦建强	河海大学水资源环境学院	12	205	8.0	12.0