优化的变尺度混沌遗传算法

摘要：

混沌优化算法和遗传算法的结合产生了变尺度混沌遗传算法(MSCGA).该算法在不改变GA搜索机制的同时,根据搜索进程,不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数,引导种群进行新一轮进化,从而产生更优的最优个体,改善了GA的性能.但是通过分析其本质,发现其中存在很大的重复性操作,没有考虑它们之间在优化过程中的某种相似之处.文章中对此算法进行讨论并对其进行优化.计算机仿真表明:优化后的算法具有更好的快速寻优能力.

关键词：几何约束求解、混沌优化算法、变尺度混沌遗传算法、优化

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60173055

在线出版日期：2010-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,10