【摘 要】
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遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种全新的全局优化高效搜索算法,具有简单通用,收敛性强等特点.然而传统遗传算法在进行个体的选择、交叉和变异操作时采用的是一种随机方
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遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种全新的全局优化高效搜索算法,具有简单通用,收敛性强等特点.然而传统遗传算法在进行个体的选择、交叉和变异操作时采用的是一种随机方式,在一定程度上会影响进化的性能,本文将提出一种基于多生境的改进遗传算法,它特别适用于多峰函数(特别是变峰函数)、分段函数的优化,并将此多生境遗传算法同传统遗传算法用于二维多峰函数的极大值搜索问题,进行了对比验证.数值结果显示,改进的基于多生境的遗传算法比传统遗传算法有更好的极值搜索特性.
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