综合的并行搜索策略及其在剩余静校正中的应用

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文章以并行遗传算法为基础,根据生物遗传规律的特点,综合多种杂交方式和生物遗传技术(共享技术、受限交配、灾变等),提出了一种综合的并行搜索策略,用以克服遗传算法的早熟收敛现象,提高遗传寻优的效率。通过对剩余静校正估计的模型试验,其结果比常规的单一遗传算法有明显的改善,能够更有效地接近于真正的最优解。 Based on the parallel genetic algorithm (GA), this paper presents a comprehensive parallel search strategy based on the characteristics of biological inheritance, combining multiple hybridization methods and biogenetic technologies (shared technology, limited mating, catastrophe, etc.) Premature convergence of the algorithm to improve the efficiency of genetic optimization. Through the model test of the residual static correction estimation, the result is obviously improved compared with the conventional single genetic algorithm and can be more effectively approximated to the real optimal solution.
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