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摘要:
对约束优化问题的处理通常使用惩罚函数法,使用普通惩罚函数法的困难在于参数的选取.该文提出一种基于演化算法的非参数罚函数算法,对违反约束条件动态地进行惩罚,由适应值的设定来平衡群体中可行解和不可行解的比例,使群体较好地向最优解逼近.使用实数编码的多父体单形杂交演化策略来实现新算法,通过对测试函数的检验,该算法具有稳健、高效、简洁易于实现等特点.
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文献信息
篇名 一种非参数惩罚函数的优化演化算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 约束优化 演化算法 惩罚函数 单形杂交
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 31-33,41
页数 4页 分类号 TP311.52
字数 4245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.10.011
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 周育人 华南理工大学计算机科学与工程学院 26 561 9.0 23.0
2 周继香 华南理工大学软件学院 26 134 8.0 11.0
3 王勇 中南大学信息科学与工程学院 52 910 15.0 29.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
约束优化
演化算法
惩罚函数
单形杂交
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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