收益可变泛化定向问题建模及优化算法研究

摘要

在泛化定向问题的基础上,基于现实应用中收益随时间变化的特点,提出一类收益可变泛化定向问题,并以收益最大化建立数学模型,采用改进的遗传算法来求解.使用分组竞争的选择策略保持种群的优良性;多个针对收益可变的变异算子作用在分组竞争中优胜的个体上,增强了遗传算法局部搜索能力,进一步提高解的质量.最后,在多个算例上进行仿真实验,与研究进展方法对比,验证了算法的有效性和稳定性.