【摘 要】
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遗传算法是一种基于自然选择和生物进化机制的智能优化算法,由于它具有非常多的优点,所以被广泛应用于各个领域。但是基本的遗传算法(简称GA)也存在着许多的缺点和不足:适用
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遗传算法是一种基于自然选择和生物进化机制的智能优化算法,由于它具有非常多的优点,所以被广泛应用于各个领域。但是基本的遗传算法(简称GA)也存在着许多的缺点和不足:适用范围没有非常广;遗传算法很容易出现"早熟"收敛,搜索性能不高;遗传算法的时间复杂度往往比较高,而搜索的效率却比较低。本文针对基本遗传算法的陷入局部最优和早熟收敛的缺点,对基本遗传算法提出了三种改进方法:既顺序选择遗传算法、大变异遗传算法和双切点交叉遗传算法,并通过仿真实验验证了这些改进。
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