【摘 要】
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首先提出了用联合熵来刻画紧凑遗传算法的多样性方法;在此基础上针对紧凑遗传算法存在的早期收敛,同时提出了基于多样性的自适应紧凑遗传算法。该算法通过种群多样性的变化和每个基因座自身的进化状态来控制概率向量的更新。这种更新策略不仅可以跟踪种群的全局进化状态,同时还可以对基因座自身的进化状态进行局部调整,从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。通过典型函数的测试,仿真结果表明了提出的算法的优越性和有
【机 构】
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西南交通大学计算机科学与通信工程学院,重庆文理学院数学与计算机科学系,西南交通大学计算机科学与通信工程学院 四川成都610031重庆文理学院数学与计算机科学系,重庆永川402168,重庆永川40216
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首先提出了用联合熵来刻画紧凑遗传算法的多样性方法;在此基础上针对紧凑遗传算法存在的早期收敛,同时提出了基于多样性的自适应紧凑遗传算法。该算法通过种群多样性的变化和每个基因座自身的进化状态来控制概率向量的更新。这种更新策略不仅可以跟踪种群的全局进化状态,同时还可以对基因座自身的进化状态进行局部调整,从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。通过典型函数的测试,仿真结果表明了提出的算法的优越性和有效性。
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