【摘 要】
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为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题，本文提出了一种改进的梯度算子，以保证进化朝最优解方向前进，提高计算峰值的精度。同时，利用进化代数和个体的适应度值，动态调
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为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题，本文提出了一种改进的梯度算子，以保证进化朝最优解方向前进，提高计算峰值的精度。同时，利用进化代数和个体的适应度值，动态调整个体的交叉算子和变异算子，有效保证种群的多样性，改善全局搜索能力，加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法，通过Shubert函数测试，证明本,文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比，不仅大大提高了收敛速度，并能搜索到所有全局最优解。
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