国家自然科学基金(Z2008B06)
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
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- 用混合遗传算法求解相平衡和化学平衡(英文)被引量：3
- 2011年
- 为保证复杂化学相平衡问题准确求解,本文提出了一种基于Gibbs自由能最小原理的遗传与梯度混合算法(GAG)。为加快混合算法的计算速度和确保有效收敛,在计算过程中引入了变化参数,即算法中的遗传变异算子不再为常数而是根据平均适应度的大小进行动态调整。在进化的过程中,记录所有个体的近代适应度,适应度高的个体进入下一代。一旦发现满足设定条件的最优个体,本算法将沿着该个体的负梯度方向搜索快速逼近最优解。多个复杂气—固和气—液体系计算实例表明,该算法可以不断拓展求解空间,能以完全概率、高速并行搜索到全局最优解,并有效避免假收敛。该算法的最佳计算初始值区域为[-3,30],该混合算法即使初值点非常不好的情况下也可以确保收敛到最优值。为保证结果的准确性,所选计算实例的运行次数均不低于30次。
- 贾冬梅邓文生
- 关键词：遗传算法相平衡
