【摘 要】
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针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法。该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索。并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体。最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的
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针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法。该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索。并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体。最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的全局最优解。
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