基于遗传算法的Rosenbrock函数优化问题的研究
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本文研究得到国家自然科学基金和国家教委符号计算与知识工程开放研究实验室资助.


OPTIMIZATION OF ROSENBROCK S FUNCTION BASED ON GENETIC ALGORITHMS
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    摘要:

    本文利用遗传算法研究了极小化Rosenbrock函数的问题.较多的计算机模拟实验结果表明,遗传算法可以有效地解决这一问题.文中还分析了一些改进的遗传算法对于该问题搜索速度的影响,得到了适于解决此问题的合理的遗传操作,从而为有效地解决最速下降法所不能实现的某一类函数代化问题提供了一种新的途径.

    Abstract:

    This paper deals with the optimization of Rosenbrock s function based ongenetic algorithms. The simulated results show that the problem can be solved effectivelyusing genetic algorithms. The influence of some rnodified genetic algorithms on searchspeed is also examined. Some genetic operations suitable to the optimization technique areobtained, therefore, a novel way of solving a class of optimizations of functions that cannot be realized using the method of steepest descent is proposed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梁艳春,周春光,李寿范.基于遗传算法的Rosenbrock函数优化问题的研究.软件学报,1997,8(9):701-708

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  • 最后修改日期:1996-11-05
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