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简单遗传算法在多峰多维函数全局优化问题中的应用存在早熟、计算量大、收敛速度慢等缺陷。为此,提出一种改进的实数遗传算法。以平滑函数作为适应度函数,选择改进交叉算子以及变异尺度自适应变化的变异算子,保持种群的多样性。数值实验结果表明,该算法能有效避免早熟现象,提高遗传算法的求解精度及收敛速度。
改进遗传算法在函数优化中的应用
【摘 要】
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简单遗传算法在多峰多维函数全局优化问题中的应用存在早熟、计算量大、收敛速度慢等缺陷。为此,提出一种改进的实数遗传算法。以平滑函数作为适应度函数,选择改进交叉算子以
【机 构】
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重庆大学数学与统计学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年S1期
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