【摘 要】
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针对传统遗传算法在计算机数学建模过程中寻优搜索容易出现搜索效率低、陷入局部极值、不稳定等问题,提出计算机数学建模中的改进遗传算法。此改进算法能够利用进化种群适应度分散非线性自适应运算流程、变异概率、交叉概率的值,以此产生全新个体摆脱局部极值对全局最优解搜索,使用最优保存策略保证改进自适应遗传算法的收敛性。通过案例分析及实验结果得出,此算法的全局最优收敛速度、求解精度、最优解具有较大的提高与改进。
【基金项目】
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陕西省教育科学“十三五”规划项目(SGH16V049)。
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针对传统遗传算法在计算机数学建模过程中寻优搜索容易出现搜索效率低、陷入局部极值、不稳定等问题,提出计算机数学建模中的改进遗传算法。此改进算法能够利用进化种群适应度分散非线性自适应运算流程、变异概率、交叉概率的值,以此产生全新个体摆脱局部极值对全局最优解搜索,使用最优保存策略保证改进自适应遗传算法的收敛性。通过案例分析及实验结果得出,此算法的全局最优收敛速度、求解精度、最优解具有较大的提高与改进。
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