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模拟退火实参数遗传算法及其工程应用
引用本文:阮国靖.模拟退火实参数遗传算法及其工程应用[J].机械设计与研究,2010,26(4):19.
作者姓名:阮国靖
作者单位:兰州理工大学机电工程学院;
摘    要:由于继承性的问题,遗传算法在编码和解码中会花费大量的计算时间;另外,由于缺乏"爬山能力",遗传算法很容易早及局部收敛。提出了一种新的自适应模拟退火遗传算法,具有遗传算法和模拟退火的优点,同时自适应机制的引入,保证了解的质量并提高了收敛速度。将这种方法应用于螺旋弹簧约束优化设计问题中,结果表明,尽管群体规模较小,但在处理复杂问题时,这种混合算法的全局搜索能力和收敛速度显著提高。

关 键 词:遗传算法  模拟退火  自适应机制  优化设计  

Simulated Annealing Actual-parameter Genetic Algorithm and It's Engineering Application
RUAN Guo-jing.Simulated Annealing Actual-parameter Genetic Algorithm and It's Engineering Application[J].Machine Design and Research,2010,26(4):19.
Authors:RUAN Guo-jing
Abstract:
Keywords:genetic algorithm  simulated annealing  adaptive mechanism  optimization design  
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