鑒于遺傳算法的優(yōu)秀全局搜索性能和模擬退火算法的局部搜索能力強的特點,提出遺傳退火進(jìn)化算法,其為模擬退火算法及遺傳算法融合后形成的一種新的算法。它繼承了兩種算法各自的優(yōu)點,避開了模擬退火算法易丟失全局信息以及遺傳算法局部搜索能力差的缺點。使用Schaffer函數(shù)及Alpine函數(shù)對遺傳退火進(jìn)化算法進(jìn)行數(shù)值實驗,并對瞬變電磁理論地電模型進(jìn)行反演試算。數(shù)值實驗結(jié)果表明,該算法在尋優(yōu)過程中更趨于避開早熟收斂,全局收斂性能得到改善,進(jìn)而提高了反演精度,是一種可應(yīng)用于地球物理非線性反演的有效方法。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用與軟件. 2020,37(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

遺傳退火進(jìn)化算法流程圖

三種算法在Schaffer函數(shù)尋優(yōu)過程的目標(biāo)值圖

三種算法在Alpine函數(shù)尋優(yōu)過程的目標(biāo)值圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3081752