【摘 要】
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本文主要应用小生境遗传进化算法,结合其它一些传统的优化方法,对一类多模全局优化问题进行了深入细致的研究.理论研究涉及到无约束条件下多模连续函数优化问题、约束条件下
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本文主要应用小生境遗传进化算法,结合其它一些传统的优化方法,对一类多模全局优化问题进行了深入细致的研究.理论研究涉及到无约束条件下多模连续函数优化问题、约束条件下多模函数全局优化问题以及一类非凸的混合整数非线性规划问题;案例研究涉及到供水系统三级离心泵最优调速控制问题、GIS点矢量图形的TSP问题、GIS线矢量图形最优路径问题以及一些在现有文献中被广泛研究的测试函数.研究工作主要针对以下几方面的问题展开:1)保证算法以概率1收敛到全局最优解的前提下,尽可能得到多模优化问题所有(如果有的话)全局最优解和一些性能较好的局部最优解.2)改善遗传算法较慢的收敛速度及一些传统优化算法较弱的全局搜索能力.3)有效的增强遗传算法对(非)线性约束条件的处理能力.4)提供一个可扩展的算法实现库,从而将种类繁多的遗传算法纳入一个公共的开发框架中,向用户提供一个公共的界面,允许用户写出不依赖特定算法的代码.
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