【摘 要】
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众所周知 ,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法 ( genetic algorithms,简称 GA算法 )的两大理论基础 .该文对这两个原理进行分析 ,指出这两个原理存在有不严格和不足之
【机 构】
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安徽大学人工智能研究所!合肥230039; 清华大学智能技术与系统国家重点实验室; 北京100084; E-mail:zling; 清华大学计算机科学与技术系!
【基金项目】
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国家自然科学基金!(No.696 75011);国家863高科技项目基金!(No.863-306-05-08-3);国家973高科技项目基金!(No.G1998030509)资助
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众所周知 ,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法 ( genetic algorithms,简称 GA算法 )的两大理论基础 .该文对这两个原理进行分析 ,指出这两个原理存在有不严格和不足之处 ,即作为 GA算法的基础 ,这两个原理尚欠完善 .为加深对 GA的理解 ,文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型 .通过对此模型的分析 ,得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术 .其定向制导原则是 ,导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向 .最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子 .从模拟结果看 ,改进后的GA算法大大提高了算法的速度 ,解的精度也有所提高 .这说明新算法具有应用的潜力
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