【摘 要】
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传统的优化算法,往往收敛于一个局部最优解,并且只提供解的单一性,而智能算法利用仿真原理进行设计,对于解决不规则、非结构化的问题具有巨大的优势,并且易于计算机实现、操
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传统的优化算法,往往收敛于一个局部最优解,并且只提供解的单一性,而智能算法利用仿真原理进行设计,对于解决不规则、非结构化的问题具有巨大的优势,并且易于计算机实现、操作简单.在智能算法中,最具代表性的是遗传算法系列,为此在研究中使用广义NK模型来生成不同程度的复杂度问题空间,来比较分析对遗传算法和自适应遗传算法的性能影响,从而为实际问题对这两种算法的选择提供理论依据.
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