一种改进的遗传算法及其在剩余静校正中的应用

？本文综合利用模拟退火和遗传算法的特点,给出一种改进的遗传算法,即根据模拟退火的概率分布函数提供群体的初值,然后使用遗传算法的选择算子和杂交算子进行搜索,在此基础上,再降低温度提供新的初值,进行反复迭代,从而搜索到全局最优解。通过估计剩余静校正的模拟试验表明,该方法只需要较小的群体规模,与常规的遗传算法相比,没有其它更多的控制参数,且全局收效的效率有了很大的提高。