基于遗传算法和非线性规划的函数寻优法以及相关代码及教程讲解
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2022-10-26 14:22:35
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将非线性方程组的求解转化为函数优化问题，结合遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点，及区间算法特有的解的存在性检验准则，提出了一种区间—遗传算法。在迭代计算过程中，区间算法为遗传算法搜索提供可靠区域，同时遗传算法为区间算法提供安全的初始区域。数值实验表明，该算法能够在较大范围的初始区间内快速，可靠地迭代得到高精度的区间解，是求解非线性方程组的一种有效的算法。
2022-10-25 11:45:30
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经典的非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力较强，但是全局搜索能力比较弱。遗传算法采用选择交叉变异进行搜索，全局搜索能力较强，但是局部搜索能力弱。本代码结合了两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，已得到全局最优解。
2022-10-25 11:42:32
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车间作业调度问题（JSP）是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题，是最难的组合优化问题之一。下面的MATLAB源代码可用于求解标准JSP问题
2022-10-25 00:28:16
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由于TSP(Traveling Salesman Problem)与众多网络优化问题在形式上有
一定的相似性，所以研究遗传算法在TSP问题中的应用对后续问题的展开
有一定的指导意义。
2022-10-24 23:30:19
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