收益可变泛化定向问题建模及优化算法研究

收益可变泛化定向问题建模及优化算法研究

论文摘要

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.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 问题描述与建模
  • 2 算法求解
  •   2.1 染色体编码及适应值计算
  •   2.2 初始化种群
  •   2.3 遗传算子
  • 3 实验设置及结果分析
  •   3.1 实验设置
  •     3.1.1 实验数据
  •     3.1.2 对比方法
  •     3.1.3 参数设置
  •   3.2 实验结果及分析
  •     3.2.1 setW
  •     3.2.2 setT、setC
  •     3.2.3 稳定性分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 林丕源,张鑫睿,朱泽鹏,吴志辉,黄沛杰

    关键词: 定向问题,收益可变,遗传算法,路径规划

    来源: 郑州大学学报(理学版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,自动化技术

    单位: 华南农业大学数学与信息学院

    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)

    分类号: TP18;O224

    DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018059

    页码: 94-101

    总页数: 8

    文件大小: 185K

    下载量: 58

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