基于遗传算法的非线性规划问题求解

摘要

该文的主要内容是讨论遗传算法和将遗传算法应用于非线性规划问题时的算法设计,并对这类问题的求解提出了可靠、高效的算法.首先我们介绍了非线性规划问题的特点,存在的领域,以及当前解决非线性规划问题的常用方法.还介绍了遗传算法解决非线性规划问题的成功实例.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1引言

1.2求解非线性规划问题的经典方法

1.2.1解析法

1.2.2数值法

1.2.3经典优化算法的弊端

1.3现代优化算法

1.4本文的组织

第二章遗传算法介绍

2.1遗传算法的起源

2.2遗传算法的主要步骤

2.3遗传算法的组成

2.3.1编码方式

2.3.2初始群体的产生

2.3.3评价函数

2.3.4遗传操作

2.3.5算法终止条件

2.3.6算法参数设置

2.4遗传算法的特点

2.5遗传算法的性能评估

第三章遗传算法的改进

3.1杂交算子的改进

3.1.1差分杂交算子

3.1.2测试函数

3.1.3测试结果

3.2改进的混合遗传算法

3.2.1单纯形算子

3.2.2参数的设置

3.2.3测试结果分析

第四章约束的处理

4.1算子修正法

4.2惩罚函数法

4.2.1改进的自适应惩罚函数

4.2.2改进的启发式惩罚函数

4.2.3测试函数

4.2.4测试结果

4.3可行解搜索法

4.4混合法

4.5一种新的约束处理方法

4.5.1测试结果及分析

第五章结论

参考文献

致谢