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將Memetic算法用于拓?fù)鋬?yōu)化,通過(guò)采用進(jìn)化搜索和局部搜索結(jié)合的混合搜索策略,有效加快了收斂速度。Memetic算法的進(jìn)化搜索策略與遺傳算法相同,但將鄰接熵過(guò)濾方法作為其局部搜索策略。鄰接熵過(guò)濾方法在進(jìn)化搜索產(chǎn)生的新個(gè)體周?chē)M(jìn)行局部搜索,通過(guò)刪除優(yōu)化結(jié)構(gòu)中的一些孤立單元和棋盤(pán)格現(xiàn)象,能在新個(gè)體的附近搜索到一個(gè)更好的個(gè)體。Memetic算法的混合搜索策略不僅繼承了遺傳算法能發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn),而且能大幅度提高搜索效率。采用Memetic算法求解經(jīng)典算例,與采用遺傳算法的求解結(jié)果進(jìn)行比較,證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
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