遗传算法的改进与应用

被引：13

作者：

樊重俊

王浣尘

机构：

[1] 上海交通大学管理学院

来源：

上海交通大学学报 | 1998年 / 12期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

遗传算法；优化；决策支持系统;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.1998.12.030

中图分类号：

N94 [系统科学];

学科分类号：

0711 ; 081103 ; 1201 ;

摘要：

遗传算法不依赖于具体问题，作为优化方法用于决策支持系统有其明显优势．通常的遗传算法是一种求解非线性无约束优化问题的迭代自适应启发式概率性搜索算法，对于约束优化问题一般采用罚函数法将其化为无约束情形后再运用遗传算法求解．文中提出的基于浮点编码的改进算法，通过构造交叉与变异操作，可用来求解一类约束非线性优化问题．该方法已用于一个决策支持系统，取得了较好的效果

引用

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