【摘 要】
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单亲遗传算法（ＰＧＡ）是一种适合于求解组合优化问题的新型算法，它与传统遗传算法相比，具有不要求初始群体具有广泛多样性，不存在“早熟收敛”问题，遗传操作简单等优点．分别从图式定理和Ｍａｒｋｏｖ链
【机 构】
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长沙电力学院电力工程系,湖南省机械工业学校,湖南大学电气工程系
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单亲遗传算法（ＰＧＡ）是一种适合于求解组合优化问题的新型算法，它与传统遗传算法相比，具有不要求初始群体具有广泛多样性，不存在“早熟收敛”问题，遗传操作简单等优点．分别从图式定理和Ｍａｒｋｏｖ链的角度出发，对ＰＧＡ的计算效率进行分析研究，提出了提高ＰＧＡ计算效率的有效措施．仿真结果显示了这种算法的有效性．
The single parent genetic algorithm (PGA) is a new algorithm suitable for solving combinatorial optimization problems. Compared with the traditional genetic algorithm, PGA has the advantages of not requiring the initial population to have a wide range of diversity, no premature convergence problem and simple genetic operation . From the perspective of schema theorem and Markov chain respectively, the paper analyzes the computational efficiency of PGA and puts forward some effective measures to improve the computational efficiency of PGA. Simulation results show the effectiveness of this algorithm.
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