【摘 要】
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本文提出了一种社会化的遗传算法.标准遗传算法(SGA)已经被成功地应用到很多进化优化问题上,但是对于复杂的多模态函数寻优时,会出现早熟收敛现象.为了解决这个问题,本文结合
【机 构】
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南昌航空工业学院测试技术与控制工程系,南昌,330034
【出 处】
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全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2004年代表大会暨学术年会
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本文提出了一种社会化的遗传算法.标准遗传算法(SGA)已经被成功地应用到很多进化优化问题上,但是对于复杂的多模态函数寻优时,会出现早熟收敛现象.为了解决这个问题,本文结合自然规律和遗传算法的特点,提出了具有社会化的遗传算法.遗传群体中的个体分布在各个家族中,个体的配对和遗传与个体的年龄相关.通过对不同年龄个体的不同遗传操作以及保持遗传家族中优秀的基因,有效地抑制了早熟收敛问题,且保持了群体的多样性,提高了遗传算法收敛到全局最优值的概率.
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