【摘 要】
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研究了遗传算法中的位重要性和位收敛顺序性,给出了重要位、模式、参数区间和目标函数四者之间的关系,提出了一种新的进化算法——位重要性进化算法（Bit Importance Evolution
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,上海交通大学数学系
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（60271033）资助.
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研究了遗传算法中的位重要性和位收敛顺序性,给出了重要位、模式、参数区间和目标函数四者之间的关系,提出了一种新的进化算法——位重要性进化算法（Bit Importance Evolutionary Algorithm,BIEA）.BIEA通过检测组成个体各位的重要性,对于重要位,加快其收敛;对于非重要位,保持其多样性.数据实验表明：BIEA在收敛速度上要优于遗传算法,同时BIEA也可以有效地解决一类遗传算法很难解决的强欺骗性问题.
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