【摘 要】
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文中针对函数优化方面遗传算法(GA)存在的"早熟"与收敛速度慢的问题,设计了一种基于交叉和变异算子改进的遗传算法。通过研究分析GA,根据交叉算子和变异算子的特点,在现有的G
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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广州市科技攻关项目(2012Y2-00040)
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文中针对函数优化方面遗传算法(GA)存在的"早熟"与收敛速度慢的问题,设计了一种基于交叉和变异算子改进的遗传算法。通过研究分析GA,根据交叉算子和变异算子的特点,在现有的GA基础上,引入拉普拉斯算子改进交叉算子以及结合黄金分割法对变异算子做了进一步改进。通过3个测试函数对该算法与标准遗传算法,以及其他两种算法加以对比,仿真结果表明文中的算法不仅增加了个体多样性,防止了"早熟",且比其他三种算法获得了更优解和更快的收敛速度。理论分析和实验表明,提出的算法是可行有效的。
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