【摘 要】
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针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢的问题，根据群体适应值的分布特点，启发性地提出了一种新的基于小生境的自适应遗传算法（ANGA），采用一种新的适应值计算方法
【机 构】
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湖南大学软件学院,湖南涉外经济学院计算机系,湖南大学计算机与通信学院
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针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢的问题，根据群体适应值的分布特点，启发性地提出了一种新的基于小生境的自适应遗传算法（ANGA），采用一种新的适应值计算方法，引入了一个自适应的常数Cmin，根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发，通过自适应调整Gmin，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．同时采用了小生境技术，并对交叉和变异位置引入了自适应的非均匀选择机制．采用3个典型的全局优化测试函数进行了验证，仿真试验表明该方法能够明显地改善全局寻优能力，并大大加快了收敛速度
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