非线性双层规划的遗传算法优化策略
需积分: 9 21 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 160KB PDF 举报
本文主要探讨了一类特殊的非线性双层规划问题,这种问题的特点在于其下层为凸规划。作者李和成与王宇平针对这类问题,利用Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件这一关键工具,将原本复杂的双层结构转化为一个单一的优化层,简化了解决过程。KKT条件是数学规划中的重要理论基础,它在处理最优化问题时提供了必要的条件,使得可行解满足优化准则。
在遗传算法的应用中,作者提出了一种创新的约束处理方法。他们注意到线性不等式约束可能导致算法效率下降,因此通过引入松弛变量来缓解这种限制,并且开发了计算非线性约束边界点的策略,以确保算法能够在满足约束的前提下进行搜索。这种方法有效地减少了搜索空间的维度,提高了算法的针对性和求解速度。
进一步地,为了降低搜索的复杂性和提高全局最优解的发现概率,作者构建了一个辅助线性模型。这个模型有助于在搜索过程中引导算法向更有利的方向探索,从而降低问题的难度。此外,他们还设计了一个基于算法产生的最优个体的杂交算子,这种算子旨在结合优良特性,增强个体的适应性,从而提升整体算法性能。
关键词方面,本文着重强调了非线性双层规划、凸规划、约束处理、全局最优解以及遗传算法这些核心概念。这些关键词反映了研究的核心内容和方法,对于理解和应用该领域的学者来说具有很高的参考价值。
总结来说,这篇文章深入研究了一类特殊的非线性双层规划问题,并利用遗传算法的有效策略对其进行求解。作者的贡献不仅在于转化方法,还包括优化约束处理和搜索策略的设计,这些都为解决此类问题提供了一种新颖且实用的途径。通过阅读这篇文章,读者可以了解到如何将遗传算法与数学规划理论相结合,以求得更高效、准确的优化解决方案。
2019-05-15 上传
2022-03-29 上传
2023-05-22 上传
2021-05-17 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38747815
- 粉丝: 54
- 资源: 889
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器