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如何使用随机模拟技术和神经网络讲解随机机会约束的规划问题
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2019-11-27
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为更有效地求解随机机会约束规划问题，提出一种基于克隆选择算法（ CSA） 、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播（ BP） 网络以逼近不确定函数，之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度，从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性，CSA 采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明，与已有算法相比，混合智能算法在500 代时已取得比较满意的结果，且其精度在单目标优化问题中提高了2． 2%，在多目标优化问题中提高了65%; 将该算法应用于求解水库优化调度的难题上，结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。
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