遗传算法在非线性优化问题中的应用

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<正> 一、引言传统的优化方法大致可分为三类:(1)基于微分法,(2)枚举法,(3)随机搜索法.基于微分法有着深厚的理论基础,并得到不断的改善.但是这类算法有其局限性,首先,这类算法所寻找的极值点一般是当前范围内的最优点,为了避免这种情况,当搜索到一个峰顶后,需随机选择若干方向,重新开始搜索,以获得更好的结果.其次,基于微分法要求优化对象的梯度存在.枚举法符合人类的寻优思路,但这种方法效率很低。许多实际问题
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