一种求解价格控制问题的混合遗传算法

针对价格控制问题提出了一种将遗传算法与单纯形法相结合形成的混合遗传算法，在分析了价格控制问题具体特点的基础上，对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理等方面进行改进，最后进行了数值模拟，模拟结果验证了该算法具有较高的精度且简便易行。     

基于分区的改进的遗传算法求解TSP问题

针对解决大规模TSP问题的求解效果在时间以及路径寻优上所存在的问题,提出一种基于分区的改进的遗传算法,并对PR144城市的TSP问题进行求解,所得最优路径结果比TSPLIB公布的已知最好解更短,实验结果显示出了本文算法求解大规模TSP问题时能求解出最优解,时间性能也很好。     

用基于模拟退火算法的进化策略求解非线性方程组

针对传统的非线性方程组求解算法如梯度下降法和牛顿法,存在着其收敛性问题,性能特征在很大程度上依赖于初始点和串行运行造成效率低等问题;该文提出了一种并行求解非线性方程组的基于模拟退火算法的进化策略,在改进的进化策略运行中融入模拟退火算子,实现了模拟退火良好的局部搜索能力和进化策略全局搜索能力的结合,有效地解决了传统算法的初始点敏感和效率低的问题,数值计算结果表明,该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强,为求解非线性方程组提供了一种有效的方法.