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摘要:
非线性双层规划问题是一类递阶优化问题,相关的算法往往需要对每一个上层变量值求一个下层优化问题才能得到一个可行点,这使得算法的计算量很大.目前文献中的算法通常都是基于对每个确定的上层变量,下层最优解唯一的条件,这就意味着每个下层变量的分量都可以看成是上层变量的函数.基于这个思想,同时为了避免频繁计算下层优化问题,文中提出了一种新的方法.这种方法与已有方法的主要不同之处在于,它不需频繁求解下层规划,而是用插值函数近似下层最优解函数.其主要思想如下:首先,取一些上层变量值作为插值节点,计算它们对应的下层问题的最优解,这些最优解的第i个分量作为第i个插值函数的函数值,利用这些节点和函数值计算插值函数;其次,将插值函数代入上层问题,得到一个近似原问题的单层规划;最后用一个新的遗传算法求解该单层规划.由于插值节点和相应的插值函数在进化过程中自适应修正和更新,这样可使得该单层规划问题的最优解逐步逼近原问题的最优解,并且可减少计算量.对25个测试问题的仿真结果表明,该文所提出的算法能以较少的计算量找到这些问题的最好解.
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文献信息
篇名 一个基于插值的解非线性双层规划的遗传算法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 非线性双层规划 插值函数 遗传算法 最优解
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 910-918
页数 9页 分类号 TP18
字数 7691字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.06.003
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 王宇平 西安电子科技大学计算机学院 128 1633 22.0 34.0
2 李和成 西安电子科技大学计算机学院 8 67 5.0 8.0
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研究主题发展历程
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非线性双层规划
插值函数
遗传算法
最优解
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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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