【摘 要】
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针对紧致遗传算法求解复杂优化问题的局限性，提出一种改进的高选择压力紧致遗传算法。该算法利用概率向量随机产生S（S〉2）个个体，并按照适应度值进行排序，然后由最优解与其他解线
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,河北省科学院,石家庄铁路职业技术学院智能技术研究所
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针对紧致遗传算法求解复杂优化问题的局限性，提出一种改进的高选择压力紧致遗传算法。该算法利用概率向量随机产生S（S〉2）个个体，并按照适应度值进行排序，然后由最优解与其他解线性组合构成的虚拟解进行相互竞争，从而实现概率向量的更新。对3种不同类型测试函数的仿真结果表明，改进算法比标准紧致遗传算法和高选择压力紧致遗传算法具有更高的优化精度。
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