【摘 要】
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遗传算法(Genetic Algorithm)是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。其优势在于能够高效处理传统优化算法难以解决的复杂的非线性问题。由于其简单易行，不受搜索空间的限制性假设的约束，具有隐含并行性以及较强的鲁棒性和全局搜索能力，已被广泛应用于函数优化、机器学习、自适应控制系统等众多领域。模具优化设计理论与方法是当前国际上一个前沿课题以
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遗传算法(Genetic Algorithm)是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。其优势在于能够高效处理传统优化算法难以解决的复杂的非线性问题。由于其简单易行，不受搜索空间的限制性假设的约束，具有隐含并行性以及较强的鲁棒性和全局搜索能力，已被广泛应用于函数优化、机器学习、自适应控制系统等众多领域。模具优化设计理论与方法是当前国际上一个前沿课题以及人们热衷的研究领域。由于优化过程中，目标和约束函数基本上是设计变量的隐函数，使得灵敏
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