基于个体相似性评价策略的改进遗传算法

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遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。但这种算法在求解最优解过程中总是以计算时间为代价来换得最优解的产生。对此,提出一种基于个体相似性评价策略的改进遗传算法,融入了一种新的旋转交叉算子,每个子个体根据其与父个体的相似度和可信度来确定个体的适应度值,仅当可信度值低于某个阈值时,个体才做真实的适应度计算。实验结果显示,相似性评价策略计算得到的个体适应度值接近真实的适应度值,并且改进的算法求得最优解需要的评价次数明显要少于传统遗传算法,而在测试准测上的数据表明:提出的改进遗传算法相对于传统遗传算法
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