【摘 要】
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针对传统遗传算法和粒子群算法在实际应用中存在早熟和收敛效率低的问题,引入了遗传算法和粒子群算法的混合算法。在混合算法中引入种群分割策略,避免了算法陷入局部最优解;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（102102210121）, 河南工业大学研究生教育创新计划基金资助项目（2012YJCX55）
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针对传统遗传算法和粒子群算法在实际应用中存在早熟和收敛效率低的问题,引入了遗传算法和粒子群算法的混合算法。在混合算法中引入种群分割策略,避免了算法陷入局部最优解;引入粒子群重构变异算子避免了算法的早熟,并提高了算法的收敛效率。针对系统效益和时间开销等性能指标进行了仿真,仿真结果表明,改进算法与传统遗传算法和粒子群算法相比,能够提高搜索效率,得到更好的系统效益。
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