【摘 要】
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提出了一种适于处理线性约束条件下非线性规划问题的λ编码稳态遗传算法(λ SSGA).首先对线性可行域进行凸分析后将原优化问题Ⅰ转化为一个仅包含可行域极点信息的等价问题Ⅱ
【基金项目】
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高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划
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提出了一种适于处理线性约束条件下非线性规划问题的λ编码稳态遗传算法(λ SSGA).首先对线性可行域进行凸分析后将原优化问题Ⅰ转化为一个仅包含可行域极点信息的等价问题Ⅱ.问题Ⅱ具有小边界的约束条件,通过采用特定的凸交叉算子、交换变异算子和倒位算子可以保证算法在遗传操作的过程中不会产生无效的编码,而且能在概率意义上保证λ编码模式在整个可行解空间上充分可达.其次从理论上推导出了得到线性可行区域全部极点的方法,证明了问题Ⅰ和问题Ⅱ的等价性.仿真结果表明SSGA算法在具有较快的收敛速度和精度的同时,还可以有效地维
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