摘要
针对仿真优化问题存在随机性、计算费时、解空间巨大、多极小等难点 ,结合遗传算法的并行遗传搜索、最优计算量分配以及序优化的目标软化和序比较思想提出一类遗传序优化框架 ,进而讨论了该方法的收敛性和具体实施问题 。
Considering the hardness of simulation optimization problems, such as stochastic nature,time consuming,hugeandmulti modalsolutionspace,a class of genetic ordinal optimization frameworkisproposedbyhybridizingtheparallelgenetic search of genetic algorithm, optimal computingbudgetallocation,andthegoal softenandordercomparisonthoughtsofordinal optimization. Theconvergencepropertyanddetailimplementation problems are discussed. Some further research contents are also pointed out.
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2002年第B11期699-702,共4页
Control and Decision
基金
国家自然科学基金项目 (6 0 0 74 0 12
6 0 174 0 2 2 )
973项目(G19980 2 0 310 )
清华大学信息学院基金项目
