【摘 要】
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遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)作为一种模仿生物进化过程的高效、并行、全局优化方法,由于其极强的鲁棒性与广泛的适应性,已成功应用于函数优化、机器学习、模型识别和
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遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)作为一种模仿生物进化过程的高效、并行、全局优化方法,由于其极强的鲁棒性与广泛的适应性,已成功应用于函数优化、机器学习、模型识别和自应控制系统等各类问题中.但同时也暴露出GA在理论和应用技术上的不足和缺陷.该文即针对目前GA有待研究的课题,对GA的理论、改进方法进行了深入研究.特别在GA的理论研究方面取得了许多基础性和创造性成果.首先,作为GA收敛性分析的基础,论文首次从种群适应度和状分布两个角度完整给出了不同层次的上的GA收敛性定义.指出了两类定义分别在GA理分析和实际应用中所起的不同作用;通过划分不同层次的GA收敛性,避免了以前GA收敛性研究中非此即彼的现象,能够更详细地描述各种GA的收敛性及遗传算子的作用.系统给出了两种常用的GA的统一数学模型:GMS模型和概率模型.从GMS模型出发,直观上提出了使GA收敛的三种方法,并举例说明.对GA的收敛性和改进研究有一定的指导意义.
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