【摘 要】
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该文主要研究遗传算法的理论及应用.首先分析遗传操作的可达性和达概率以及交叉和变异概率的上限,然后针对遗传算法的早熟收敛提出新的种群多样性衡量标准、作用因子函数及个体浓度等概念,提出一种新的近亲交叉回避策略,基于上述工作提出几种改进的遗传算法:一种新的优胜劣汰遗传算法、自适应变步长定向变异遗传算法、基于抽象遗传算法模型的自适应遗传算法、自适应小生境递阶遗传算法及改进的压缩映射遗传算法,证明了自适应变
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该文主要研究遗传算法的理论及应用.首先分析遗传操作的可达性和达概率以及交叉和变异概率的上限,然后针对遗传算法的早熟收敛提出新的种群多样性衡量标准、作用因子函数及个体浓度等概念,提出一种新的近亲交叉回避策略,基于上述工作提出几种改进的遗传算法:一种新的优胜劣汰遗传算法、自适应变步长定向变异遗传算法、基于抽象遗传算法模型的自适应遗传算法、自适应小生境递阶遗传算法及改进的压缩映射遗传算法,证明了自适应变步长定向变异遗传算法及基于抽象遗传算法模型的自适应遗传算法的收敛性,给出了基于抽象遗传算法模型的自适应遗传算法的收敛速度估计,最后将改进遗传算法应用于模糊控制规则加权因子优化、递归神经网络权值优化和PID控制器参数优化等多种复杂系统的设计中,算例及实验验证了算法的有效性.该文的研究丰富了遗传算法理论,提高了遗传算法的优化性能,为遗传算法在实时控制及复杂系统优化中的应用奠定了基础.
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