检索结果-内蒙古大学图书馆

Real-Coded Genetic Algorithm for Solving generalized polynomial programming Problems

JOURNAL OF ADVANCED COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INTELLIGENT INFORMATICS 2007年第4期11卷 358-364页

作者： Wu, Jui-Yu Chung, Yun-Kung Yuan Univ Dept Ind Engn & Management 135 Yuan Tung Rd Chungli 320 Taiwan

generalized polynomial programming (GPP) is a non-linear programming (NLP) method based on a non-convex objective function, which is subject to nonconvex inequality constraints. Hence, a GPP problem has multiple local optima in its constrained solution space. General NLP techniques use local optimization, and therefore do not easily solve GPP problems. Some deterministic global optimization approaches have been developed to overcome this drawback of NLP methods. Although these approaches yield a global solution to a GPP problem, they can be mathematically tedious. Therefore, this study presents a real-coded genetic algorithm (RGA), which is a stochastic global optimization method, to find a global solution to a GPP problem. The proposed RGA is used to solve a set of GPP problems. The best solution obtained by the RGA is compared with the known global solution to each test problem. Numerical results show that the proposed RGA converges to a global solution to a GPP problem.

关键词： generalized polynomial programming non-linear programming genetic algorithm

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