【摘 要】
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遗传算法能解决选题的盲目性，并能从群体中选择更满足条件的个体，具有很强的智能性，同时它能根据不同的环境产生不同的后代，具有动态性、自适应性，从而能满足题库不断变化的要求。
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,华南理工大学应用数学系
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遗传算法能解决选题的盲目性，并能从群体中选择更满足条件的个体，具有很强的智能性，同时它能根据不同的环境产生不同的后代，具有动态性、自适应性，从而能满足题库不断变化的要求。由于理想题库容量太，覆盖面广，因此选题计算量大。利用遗传的内在并行性，可以有效地解决计算量大的问题。而且其搜索是从一个初始种群出发，即从多点出发。减少了陷入局部最优解的概率。遗传算法优化求解只需知道问题本身所具有的目标函数，同传统优化算法比较．它具有更强的鲁棒性。本文的大量试验亦证明了这一点。
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