【摘 要】
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遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想
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遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想和集中因子等方式进行处理,提出一种改进的遗传算法(IGA).通过测试函数Rastrigin确定IGA中的相关参数,并与基本遗传算法比较.结果显示IGA较基本遗传算法更具优越性和可行性.
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