【摘 要】
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介绍了遗传算法的优化方法，在已经存在的交叉算子上提出了一种新的交叉算子——引导交叉，它结合了异位交叉和等位交叉的特点，并加入个体反码表示形式，在执行交叉操作前有一个自适
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介绍了遗传算法的优化方法，在已经存在的交叉算子上提出了一种新的交叉算子——引导交叉，它结合了异位交叉和等位交叉的特点，并加入个体反码表示形式，在执行交叉操作前有一个自适应的选择交叉方式的判断，给出了5组不同的测试函数的仿真实验。实验结果表明，引导交叉算子可比其他交叉算子更有效地提高遗传算法的收敛性，且易于找到全局最优解。
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