【摘 要】
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遗传算法的随机搜索性已广泛应用于各类问题，但是若待解决的问题非常复杂，其搜索集非常之大，这使得算法的处理过程有一定的难度。为了将小群体规模的遗传算法应用于复杂优化问题，本文在函数优化过程中，将选择、交叉、变异算子针对不同函数特性做了各自的改进，结果证实了改进算法的有效性和优越性。
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，江西南昌，330036 江西司法警官职业学院司法信息系，
【出 处】
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第六届全国信号与信息处理联合学术会议
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遗传算法的随机搜索性已广泛应用于各类问题，但是若待解决的问题非常复杂，其搜索集非常之大，这使得算法的处理过程有一定的难度。为了将小群体规模的遗传算法应用于复杂优化问题，本文在函数优化过程中，将选择、交叉、变异算子针对不同函数特性做了各自的改进，结果证实了改进算法的有效性和优越性。
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