遗传算法

遗传算法预测彩票之原理解析 遗传算法是一个比较有意思的算法。模拟人类进化系统，专注于寻求最优解。恰好比较适合彩票这一案例

求解非线性方程组的混合遗传算法 总被引：27，自引：2，他引：25 非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题。大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。但是对于很多非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情

阐述了用于无功优化的改进遗传算法在已有改进简单遗传算法的基础上提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和改进的变异操作可使遗传算法的全局优化和局部寻优能力大为提高。IEEE14节点系统的仿真计算结果表明该方法在计算速度和收敛能力上优于简单遗传算法且罚系数采用指数规律变化比采用定值或线性变化规律时收敛能力有明显改善。 [1] 王惠祥黄晓烁方鸽飞.改进遗传算法在无功优化中的应用[C].全国高等学校电力系统及其自动化专业第十八届学术年会武汉2002:1387-1393