非线性规划的遗传算法在多峰函数优化中的应用

摘要：

对于函数优化问题,遗传算法具有较强的全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,一般只能搜索到问题的次优解,特别是函数具有多个峰值时,遗传算法易陷入局部解,而采用梯度下降方法寻优,非线性规划具有很强的局部搜索能力,但全局搜索能力较弱,所以研究通过结合两种算法的优点,利用遗传算法实施全局搜索和非线性规划实施局部搜索,以得到函数优化问题的全局最优解.通过测试函数证明,结合非线性规划后,遗传算法不仅能解决多峰函数寻优过程中易陷入局部最优的问题,而且具有很高的寻优效率,取得满意的结果.

关键词：遗传算法、非线性规划、多峰函数优化

所属期刊栏目：24

分类号：O232(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：广西自然科学基金项目2012GXNSFAA053208;广西教育厅科研项目200103YB105;广西工学院博士科研基金项目院科博1005

在线出版日期：2013-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：25-31