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遗传算法(GA)是一种模拟自然界生物进化的概率搜索算法,由于其具有不受搜索空间的限制性假设的约束和鲁棒性强等特点,目前在许多领域得到了广泛应用.但简单遗传算法(SGA)在应用中常出现收敛过慢、稳定性差及早熟现象的问题.
本文针对这些问题,提出了一种新的改进型自适应遗传算法(NMAGA),从初始群体生成及遗传算子操作等方面作了改进,并通过仿真实验说明了该算法在收敛快速性和稳定性方面都有了明显的改善.