快速演化算法研究  

Research on fast evolutionary algorithm

作　　者：高飞[1] 钟守楠[1] 纪昌明[2] 

机构地区：[1]武汉大学数学与统计学院,湖北武汉430072 [2]武汉大学水利水电学院,湖北武汉430072

出　　处：《控制与决策》2002年第4期480-483,486,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目 (70 1710 165 0 0 996 2 0 );亚太运筹学中心;中国科学院管理决策与信息系统开放实验室资助项目

摘　　要：提出一种快速演化算法 (FEA) ,在演化过程中融合了梯度的随机模拟、免疫算子和模拟退火算法的思想 ,使得算法朝着优化的方向进行 ,在一定程度上避免了标准演化算法的演化时间过长和早熟问题。仿真结果表明 。A fast evolutionary algorithm (FEA) is proposed by adding the principles of simulation of gradient, immune operator and simulated annealing to the process of evolutionary algorithm. FEA can reduce the evolution time and avoid 'premature',proceedinginan optimized direction to a certain extant. The result of a numerical example shows that FEA has the advantages of high precision and fast convergence.

关 键 词：演化算法 模拟退火 梯度随机模拟 免疫算子 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论] TP301[理学—数学]