引用本文:李守智,李敏远,潘永湘.遗传退火算法及收敛性分析（英文）[J].控制理论与应用,2002,19(3):376~380.[点击复制]
LI Shouzhi, and,LI Minyuan,PAN Yongxiang.Genetic Annealing Algorithm and Its Convergence Analysis[J].Control Theory and Technology,2002,19(3):376~380.[点击复制]
遗传退火算法及收敛性分析（英文）
Genetic Annealing Algorithm and Its Convergence Analysis
摘要点击 3678  全文点击 1140  投稿时间：2000-06-08  修订日期：2001-04-23
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2002.3.011
  2002,19(3):376-380
中文关键词  全局优化  遗传退火算法  收敛性
英文关键词  global optimization  genetic annealing algorithm  convergence
基金项目  
作者单位
李守智 西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710048 
李敏远 西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710049 
潘永湘 西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710050 
中文摘要
      针对模拟退火算法收敛速度慢和遗传算法存在种群退化问题, 将二者有机地结合在一起, 提出了遗传退火算法, 证明了该算法的收敛性. 仿真结果表明, 遗传退火算法既克服了模拟退火算法收敛速度慢, 又解决了遗传算法中种群退化问题. 该算法不仅适用于一般的组合优化问题, 也适用于目标函数不确定和可变的情况.
英文摘要
      Aiming at low convergence speed of simulated annealing algorithm and group degeneration in genetic algorithm, we present a genetic annealing algorithm that combines the above two ones and also prove its convergence. Simulation results illustrate that genetic annealing algorithm not only overcomes the low convergence speed in simulated annealing algorithm but also solves the group degeneration problem in genetic algorithm. This algorithm can be used to solve the problem with uncertain and variant objective function as well as general combined optimization problem.