求解非線性方程組的擬牛頓—遺傳混合算法的改進(jìn).pdf

1、鑒于傳統(tǒng)的迭代法具有局部快速收斂的特性而遺傳算法具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，近來(lái)兩者結(jié)合的混合算法受到了人們重視，比如基于遺傳算法和最速下降法的混合算法，基于Nelder-Mead單純性法和遺傳算法的混合算法以及基于擬牛頓法和遺傳算法的混合算法等，并且取得了令人鼓舞的實(shí)驗(yàn)結(jié)果?；旌戏椒ú粌H僅是迭代法和遺傳算法的簡(jiǎn)單套用，如何設(shè)計(jì)混合算法使其具有更高的效率仍需進(jìn)一步研究。本文針對(duì)基于擬牛頓法和遺傳算法的混合算法做了改進(jìn)，并用數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了新算

2、法的優(yōu)越性。 混合遺傳算法中交叉算子、變異算子和選擇算子的作用是宏觀搜索，處理的是大范圍搜索問(wèn)題，而擬牛頓算子迭代運(yùn)算的作用是局部搜索，即微觀搜索，處理的是小范圍搜索問(wèn)題和搜索加速問(wèn)題。 此算法很好地結(jié)合了遺傳算法和擬牛頓法各自的優(yōu)點(diǎn)，既具有遺傳算法的群體搜索和全局收斂性，又具有擬牛頓迭代法對(duì)個(gè)體進(jìn)行局部強(qiáng)搜索，具有較高的收斂速度和求解精度?？朔诉z傳算法局部搜索性能差，在真實(shí)解的附近收斂速度慢易產(chǎn)生“早熟”并且求解精度