【摘 要】
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为了解决遗传算法(GA)中存在的早熟收敛、收敛速度慢等问题，提出了一种基于杰出选择策略的伪并行遗传算法(ESPP_GA)。该算法从遗传算子以及并行计算等几个方面对其作了改进，使用了杰出选择模型和邻居群体模型。杰出选择模型能将当代最优个体保留下来，邻居群体模型用来增加种群的多样性。基于典型复杂函数的优化仿真结果表明，ESPP_GA算法比标准遗传算法(SGA)有更好的收敛性和更高的精度，显著地提高了收
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,成都 610031 成都中医药大学临床医学院,成都 610075
【出 处】
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2008年中国信息技术与应用学术论坛
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为了解决遗传算法(GA)中存在的早熟收敛、收敛速度慢等问题，提出了一种基于杰出选择策略的伪并行遗传算法(ESPP_GA)。该算法从遗传算子以及并行计算等几个方面对其作了改进，使用了杰出选择模型和邻居群体模型。杰出选择模型能将当代最优个体保留下来，邻居群体模型用来增加种群的多样性。基于典型复杂函数的优化仿真结果表明，ESPP_GA算法比标准遗传算法(SGA)有更好的收敛性和更高的精度，显著地提高了收敛速度和搜索全局最优解的能力。
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