基于平滑技术和一维搜索的全局优化进化算法及其收敛性

摘要：

为了解决全局优化算法中的一个难点--算法易于陷入局部极小点,设计了一个平滑函数,该函数可以消除一些局部极小点,而在包含最优点的部分,函数保持不变.这样,通过对此平滑函数的优化,局部极小点的数目就会在迭代过程中大量地减少,使算法更易找出全局极小点;根据平滑函数的性质,设计了一个新的杂交算子,此算子能自适应地产生优质的后代;利用平滑函数的性质,巧妙地将一维搜索技术用于算法的设计之中,从而使算法的速度大大提高;在此基础上,设计了一个解全局优化问题的新的高效进化算法,并且证明了其全局收敛性.最后的数值实验也表明新算法十分有效.

关键词：全局优化、进化算法、全局收敛性

所属期刊栏目：29

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目60374063;教育部留学基金

在线出版日期：2006-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：670-675