针对遗传算法的遗传效率问题,引入不动点理论的"剖分-标号-剖分"思想,通过寻找全标单纯形来对最优解进行定位,对全标单纯形再次剖分,寻找其内部的全标单纯形,使最优解得范围进一步缩小。遗传算法按相对适应度大小随机选取全标单纯形内的点作为初始化群体,极大地提高了遗传算法的效率。将遗传变异区间化,锁定在全标单纯形内或附近单纯形,使得最优解的精确度也得到极大地提高。

针对标准遗传算法收敛精度不高的缺陷,把不动点理论引入遗传算法。将种群中的个体视为剖分中的点,通过对解空间进行J1剖分和整数标号得到个体承载单纯形的顶点标号信息;利用该信息指导算法进行最优化搜索和收敛性判断。当种群个体的承载单纯形全部转化为全标单纯形时,算法中止,得出全局最优解。算例结果表明,该算法具有很高的计算效率和稳定性。