随机优化问题基于假设检验的遗传算法
张亮
王凌
郑大钟
1.清华大学,自动化系,北京,1000842.清华大学,自动化系,北京,1000843.清华大学,自动化系,北京,100084
摘要：为了有效解决具有不确定性和多极小性的随机优化问题,提出了一类基于假设检验的遗传算法.该方法通过多次评价来进行解性能的合理估计,利用遗传操作来进行解空间的有效搜索,采用假设检验来增加种群的多样性和算法的探索能力,从而避免遗传算法的早熟收敛.基于典型的随机函数优化和组合优化问题,仿真研究了假设检验、性能估计次数、噪声幅度对算法性能的影响,验证了所提方法的有效性和鲁棒性.
关键词：遗传算法随机优化假设检验
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60204008)国家自然科学基金(60374060)国家重点基础研究发展计划(973计划)(2002CB312200)
论文发表日期：2004-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 885-889 )
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