【摘 要】
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利用Ｈａｍｍｉｎｇ距离控制种群中个体间的差异，建立了峰值库，利用多峰值点外抛点法、一点和多点的交叉与变异方式，以及多峰值点邻域搜索策略，从而使改进后的遗传算法在解决有约束非线性问题时
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利用Ｈａｍｍｉｎｇ距离控制种群中个体间的差异，建立了峰值库，利用多峰值点外抛点法、一点和多点的交叉与变异方式，以及多峰值点邻域搜索策略，从而使改进后的遗传算法在解决有约束非线性问题时表现出良好的速度和有效性。
The Hamming distance is used to control the differences among individuals in the population, and a peak database is established to utilize the multi-peak point-out point method, the one-point and multi-point cross and mutation modes, and the multi-peak point neighborhood search strategy so that the improved genetic The algorithm shows good speed and effectiveness in solving constrained nonlinear problems.
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