人教新課標音樂四年級下冊《紅蜻蜓2》(文件)
【正文】 時間 / 秒 4 結束語 針對不可微函數(shù)的全局優(yōu)化問題，本文提出一種把 Powell方法與浮點編碼遺傳算法相結合的混合遺傳算法，該算法兼顧了遺傳算法全局優(yōu)化方面的優(yōu)勢和 Powell方法局部搜索 能力較強的特點，提高求得全局解的概率。 [2] 孟慶春，賈培發(fā)．關于 Geic算法的研究及應用現(xiàn)狀 [J]．清華大學出版社 。 [6] 俞紅梅．全過程系統(tǒng)能量綜合方法的研究 [D]．大連理工大學博士學位論文 。 [4] 趙明旺．連續(xù)可微函數(shù)全局優(yōu)化的混合遺傳算法 [J] ．控制與決策 。由于計算中只用到函數(shù)值信息，本文混合法不僅適用于不可微函數(shù)優(yōu)化問題，也適合可微函數(shù)全局優(yōu)化問題。對于這個具有多極值的算例，多次計算表明 pPowell= 時，混合法能以完全概率搜索到全局最優(yōu)的準確值，但是此時混合法計算時間約為標準遺傳算法取T=500 時計算時間的 4/5。當取最大進化代數(shù)為 T=200時， 40次（以概率 ）搜索到全局最優(yōu)，平均計算時間為 ；當取 T=500時， 51次（以概率 ）搜索到全局最優(yōu)，平均計算時間為 。 采用改進的 Powell方法計算 100次，初值在區(qū)間 [500,500]內(nèi)隨機產(chǎn)生，只有 6次（即以概率 ）搜索到全局最優(yōu)，計算成功的概率極低。 (4) 若 ，令 ，否則令 ( )，然后置 ，轉 (2)。為了保持算法中 n個搜索方向是線性無關的，保證算法的收斂性，對替換方向的規(guī)則進行改進，在混合法的計算步驟 step6中采用文 [9]中的改進 Powell方法，其求解過程如下： (1) 變量賦初值 ， n個線性無關的 n個方向 , ,?, ，和允許誤差 ε0 ，令 k=1。若個體 被 擇進行 Powell搜索操作，則以 作為初始點執(zhí)行 Powell方法得 ，若 則把所得計算結果 作為子代 ，否則，若 取 = ；若 取 = ， 1 step7 計算個體適應值，并執(zhí)行最優(yōu)個體保存策略。若個體 的元素 被選擇變異， ，則變異結果為 ，其中 ， (3) (4) 返回區(qū)間 [ , ]里的一個值，使 靠近 0的概率隨代數(shù) 的增加而增加。 0 ） (2) step3 執(zhí) 執(zhí)行比例選擇算子 進行選擇操作。 Step2 隨機產(chǎn)生初始群體，并計算其適應值。 2 混合遺傳算法 編
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