【摘 要】
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文献研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的＂家族＂方向。以此结论为基础,利用拉丁超立
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文献研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的＂家族＂方向。以此结论为基础,利用拉丁超立方体抽样（LHS）的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为LHS遗传算法。将LHS遗传算法应用于求解优化问题,并与简单遗传算法和文献中的佳点集遗传算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的收敛速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象。
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