【摘 要】
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为了改善遗传算法"早熟"的问题,增强算法的全局收敛能力并加快收敛速度,提出了一种新的多重自适应遗传算法.由于种群在不同的遗传阶段具有不同的特征,所以将遗传代数分为三个
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61340005);北京市自然科学基金面上项目(4132012);北京市教委科技发展计划资助项目(KM201411232011);北京市优秀人才培养资助D类项目(2013D005007000006)
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为了改善遗传算法"早熟"的问题,增强算法的全局收敛能力并加快收敛速度,提出了一种新的多重自适应遗传算法.由于种群在不同的遗传阶段具有不同的特征,所以将遗传代数分为三个阶段,每一阶段采用不同的选择策略,加快算法的收敛,并且设计了一种基于种群多样性和个体适应度的多重自适应交叉概率和变异概率,增强算法的全局搜索能力.通过分别对两处改进的仿真对比,验证了改进的有效性,对交叉和变异概率的改进加快了收敛速度和精度,改善了"早熟"问题,对选择策略的改进在不影响收敛精确度的前提下,
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