By using mutation and extending searching space, an efficient single loop SAA is improved.
通过研究模拟退火算法搜索过程，分析了搜索初期和后期２ 种情况下算法可能长期陷入局部点无法跳出的原因，分别采用变异操作和扩大搜索空间的方法对一种单循环模拟退火算法予以改进；改进算法应用于锌电解过程分时供电优化，现场运行结果表明：优化所得的合理分时供电方案用于指导锌电解生产，为厂矿企业带来显著的经济效益。
We propose a modified genetic algorithm(GA) without mutation operators in order to reduce computation time and to simplify designing.
提出了一种不需要变异操作，只由交换操作就能遍历搜索空间所有状态点的改进遗传算法。
Considering that the organisms have the phenomena of escaping from the original cradle when they find the survival density is too high to live, this paper uses a special mutation –escape operator to make particles explore the search space more efficientl.
分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解。
An improved approach called big mutation operation is proposed to avoid local optima.
探讨了遗传算法在公路桥梁钢筋混凝土受弯构件优化设计中的应用，并且针对简单遗传算法存在“早熟收敛”的缺陷，采用大变异操作来避免产生局部最优解。