【摘 要】
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遗传算法是一种新兴的搜索寻优技术,它模拟达尔文的进化论,根据“优胜劣汰”的原则,借助选择、交叉、变异等操作逐步逼近最优解。具有隐并行机制和自适应性,因此他非常适合于
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遗传算法是一种新兴的搜索寻优技术,它模拟达尔文的进化论,根据“优胜劣汰”的原则,借助选择、交叉、变异等操作逐步逼近最优解。具有隐并行机制和自适应性,因此他非常适合于多维,非线性和具有多峰值的问题。遗传算法早在六十年代由J. H. Holland等人提出,并在八十年代得以完善,发展成为标准式的遗传算法,从九十年代中期得到广泛研究与应用。遗传算法具有全局优化性和易操作性。最初应用于非数值计算方面,直到进几年才转向全局优化问题,并取得了显著的成果,吸引了越来越多的研究者,逐渐成为人工智能领域的一个研究热点。 本文对遗传算法的发展现状进行分析。在对基本遗传算法的优缺点进行分析后,主要针对它的局部搜索能力差,全局搜索速度较慢和早熟现象提出改进。为了克服这些缺点,我提出了改进的基因库的概念同时对原来的适应度函数进行了简化。主要是针对遗传算法进行改进:适应度函数和遗传算子(选择算子、交叉算子和变异算子)的改进。在此基础上,本文提出了一些新的方法。同时也提出了一种新的算子—加速算子。这些都是基于空间搜索能力展开的。它提高计算效率和精度,力求思路简捷,逻辑清晰,并通过算例加以验证
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