【摘 要】
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遗传算法的优化质量和效率很大程度上依赖于算法参数和操作,包括种群大小、交叉和变异概率、选择、交叉和变异操作等,然而确定合适的参数和操作通常需要大量的试验和比较,需
【机 构】
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清华大学自动化系,北京航空航天大学理学院
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遗传算法的优化质量和效率很大程度上依赖于算法参数和操作,包括种群大小、交叉和变异概率、选择、交叉和变异操作等,然而确定合适的参数和操作通常需要大量的试验和比较,需确定最佳参数和操作.为此,基于序优化和最优计算量分配技术,通过将问题描述为随机优化问题,提出了一种确定有限计算量下最佳GA参数和操作的系统性方法.仿真研究表明,该方法能够合理地确定最佳参数和操作,并同时给出GA的合理性能评价.
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