【摘 要】
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该文对遗传算未能和模拟退火算法作了一定程度的改进,并运用改进的遗传算法和模拟退火算法对实际中的若干问题进行了一定程度的改进,并运用改进的遗传算法和模拟退火算法对实
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该文对遗传算未能和模拟退火算法作了一定程度的改进,并运用改进的遗传算法和模拟退火算法对实际中的若干问题进行了一定程度的改进,并运用改进的遗传算法和模拟退火算法对实际中的若干问题进行了研究.该文具体作了以下工作:1、分析了遗传算未能在求解网络优化问题时存在的问题和解决的策略,并针对遗传算法的问题采取了若干改进措施.2、分析了模拟退火算法的能得到全局最优解的优点,指出模拟退火收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的快速模拟退火方法;3、将遗传算法和模拟退火算法相结合,在遗传算法的选择过程中引入模拟退火的选择策略,将传统的选择方法演化为随退火温度降低而变化的动态选择策略,较好地解决了网络优化问题.4、遗传算法的应用.5、模拟退火的应用;6、将遗传算法和模拟退火算法相结合,较好地解决了网络划分问题.
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