DNA遗传算法及其在燃料电池中的应用研究

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遗传算法具有操作简单,搜索能力强,自适应能力强等优点,是智能优化算法的典型代表,但是遗传算法仍存在着搜索效率低,易早熟收敛等缺点。DNA遗传算法结合了DNA计算和遗传算法发展而来,它采用四进制编码,并在遗传算法的基础上对种群进行遗传操作,从而更好的模拟了生物体遗传和进化的本质,提高了算法的性能。本文结合其他算法的优点,对DNA遗传算法进行了改进,并将改进的DNA遗传算法应用到燃料电池的模型优化的问题中。本文主要工作和成果如下:1.在DNA遗传算法的研究基础上研究并比较了不同数目的个体间交叉操作对算法
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