离散非线性规划问题的改进遗传算法

针对实际离散非线性规划问题, 分析了离散与连续变量优化问题和求解方法的不同及特性.根据离散变量与遗传算法的特点,将单纯形搜索与算术交叉思想相结合, 提出离散单纯形交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导, 实现算法的快速离散寻优.同时,设计了离散变异算子, 使遗传算子真正在离散空间中进行搜索.基于梯度下降思想提出离散修复算子,提高算法对非线性约束的处理能力.实际离散非线性规划问题的应用研究验证了方法的有效性.