【摘 要】
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针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题。根据群体适应值分布的变化特点，提出一种新启发性的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。其基本思想是：根据群体中各个个体的适
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针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题。根据群体适应值分布的变化特点，提出一种新启发性的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。其基本思想是：根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发，引入一个自适应的常数Cmin通过自适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布，优化了各个个体被选择的概率.并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为倒，采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明，该算法能够在较短的时间内完成组卷，组卷效率、成功率高，对初值不敏感。
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