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针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题，提出一种基于交叉概率和变异概率的自适应遗传算法．该算法通过将交叉概率和变异概率随适应度自动改变，实现有目标地对不同个体进行交叉和变异操作，以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的．仿真结果表明，该算法的收敛性能优于基本遗传算法，有效地避免了基本遗传算法中因选择压力过大造成未成熟收敛现象，显著提高了遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度．