收益可变泛化定向问题建模及优化算法研究

摘要：

在泛化定向问题的基础上,基于现实应用中收益随时间变化的特点,提出一类收益可变泛化定向问题,并以收益最大化建立数学模型,采用改进的遗传算法来求解.使用分组竞争的选择策略保持种群的优良性;多个针对收益可变的变异算子作用在分组竞争中优胜的个体上,增强了遗传算法局部搜索能力,进一步提高解的质量.最后,在多个算例上进行仿真实验,与研究进展方法对比,验证了算法的有效性和稳定性.

关键词：定向问题、收益可变、遗传算法、路径规划

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71472068;国家级大学生创新训练计划项目201710564150

在线出版日期：2019-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：94-101