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引入（μ＋１）选择策略；提出在群体形成的最小凸集中随机均匀地生成新个体的空间划分选择策 略，并将其引入细粒度并行演化模型中；提出了应用于此模型的新算法。给出了并行运算求解的仿真 实例，并分析了新算法在防止早熟收敛方面的特性．
基于空间划分的细粒度并行演化算法
【摘 要】
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引入（μ＋１）选择策略；提出在群体形成的最小凸集中随机均匀地生成新个体的空间划分选择策 略，并将其引入细粒度并行演化模型中；提出了应用于此模型的新算法。给出了并行运算求解的仿真 实例，并分析了新算法在防止早熟收敛方面的特性．
【机 构】
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武汉汽车工业大学基础科部,武汉汽车工业大学电子与信息学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2000年08期
【基金项目】
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国家863计划资助项目!（863－306－ZT06－06－3）,,湖北省自然科学基金资助项目!（9752018129）
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