混合整数非线性规划的自适应变异差分进化算法
提出了一种求解混合整数非线性规划(Mixed integer nonlinear programming,MINLP)的混合差分进化(Differential evolution,DE)算法.为提高DE算法的优化性能,设计了混沌初始化种群、可平衡全局探索与精细开采能力的混合变异版本、基于种群进化停滞代数记录的自适应二次变异算子等新型策略.将前述策略融入DE算法,形成面向MINLP的自适应变异差分进化(Adaptive mutation differential evolution,AMDE)算法.6个MINLP数值实例的对比实验表明了新算法的有效性和可靠性.最后,应用AMDE算法求解齿轮传动体积最小化工程优化设计实例,显示了该算法的工程应用价值.
混合整数非线性规划、差分进化算法、人工蜂群算法、自适应变异、齿轮传动优化设计
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TP18;O221.4(自动化基础理论)
重庆市基础科学与前沿技术研究专项资助项目cstc2015jcyjA70006;重庆市教育委员会科学技术研究项目KJ1403201;人工智能四川省重点实验室开放基金项目2013RYJ02
2017-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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