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遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的随机优化算法，其群体规模对算法的性能影响很大，群体规模越大，越有利于提高算法的寻优能力，但随着群体规模增大，计算量也显著增加。该文在传统自适应遗传算法整个进化过程中，分阶段对一些适应度较差的父个体进行更新，增大了搜索空间，提高了算法的寻优能力且未增加群体规模。仿真实验表明，与传统自适应遗传算法相比，该算法能显著提高解的质量和鲁棒性。