单峰函数最优化问题的一个快速收敛的进化策略

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针对单峰函数的最优化问题,给出一个快速收敛的进化策略.首先,对于该类最优化问题,本文使用一致分布的随机变量作为变异算子,替代传统进化策略的基于高斯分布的变异算子,减少了产生随机种群的代价;其次,本文提出用当前种群和上一代种群的最优个体确定一个半空间,下一代种群在含有较多下降点的半空间中产生,使算法快速收敛.初步的数值结果表明,该方法可以明显提高计算效率.
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