一種基于罰函數(shù)法的混合混沌優(yōu)化算法
作者：夏桂梅; 趙晉彬 太原科技大學(xué)應(yīng)用科學(xué)學(xué)院; 山西太原030024
摘要：混沌搜索算法具有搜索能力快,遍歷性高的特點.在此基礎(chǔ)上,引入貪婪模式算法,目的是搜索一個變量的最優(yōu)排列,使被選擇的優(yōu)良解集的概率分布與定義的概率分布最接近,從而得到最優(yōu)解,進而加強了混沌搜索算法的局部搜索的能力.在算法中引入罰函數(shù)法,使得算法可以應(yīng)用于非線性約束優(yōu)化問題,數(shù)值實驗證明,該算法可以收斂到滿足約束條件的全局最優(yōu)解,是一種有效的優(yōu)化算法.
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