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1.
MEMETIC算法在多峰连续函数优化问题中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据多峰连续函数优化问题的特点,在Memetic算法的框架下,采用了爬山局部搜索与自适应多点交叉、随机变异相结合的策略对染色体群体进行优化,有效避免算法陷入局部最优,提高了算法的效率。数值计算表明Memetic算法在求解多峰连续函数优化问题上具有很好的效果。  相似文献   
2.
基于已有的DY方法和HZ方法,提出了一种修正的DY共轭梯度法(MDY算法)。该算法产生的搜索方向为充分下降方向,且这一性质与所采用的线搜索方法无关。在一定的条件下证明了保守MDY算法(CMDY算法)基于Armijo线搜索和Wolfe线搜索求解非凸优化问题的全局收敛性。相关的数值试验结果验证了该方法的有效性。  相似文献   
3.
提出了Memetic算法求解非线性方程组的策略,在Memetic算法流程中,采用自适应多点交叉和随机点变异策略,在交叉和变异后均通过拟牛顿局部搜索策略对染色体种群进行优化,以提高算法的求解性能.仿真结果表明,所提算法在求解非线性方程组时是有效的.  相似文献   
4.
将非线性方程组求解问题转化为函数优化问题,在Memetic(文化基因)算法的框架下,采用了拟牛顿局部搜索与自适应多点交叉、随机变异相结合的策略进行求解,充分发挥Memetic算法的群体搜索和全局收敛性,有效克服了拟牛顿法的初始点敏感问题. 选择了几个典型的非线性方程组进行求解,实验表明Memetic算法在求解非线性方程组应用上具有较高的收敛可靠性和精度.  相似文献   
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