基于混合遗传算法的非线性问题求解及优化研究

作者：丁李; 崇金凤

来源：宜春学院学报, 2023, 45(03): 45-48.

DOI：10.3969/j.issn.1671-380X.2023.03.009

• 遗传算法
• 混合遗传算法
• 性能分析
• 非线性最优化

遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率算法，然而在GA求解过程耗时较长，易出现早熟现象导致结果准确度低。根据GA传统算法与结合最速下降法和惩罚函数方法，提出求解非线性优化问题的混合遗传算法(HGA)。在无约束优化问题和约束优化两类问题中分别使用基于最速下降法的SHGA、基于惩罚函数法的PHGA)进行求解。通过数值算例验证，表明HGA在非线性优化问题中比GA传统算法具有更快的收敛速度以及更好的最优解。

• 单位
  淮北师范大学; 淮北职业技术学院基础部