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针对传统遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部最优解、收敛慢等缺点，提出了一种新的自适应遗传算法NAGA。该算法考虑了种群适应度的多种集中分散程度，并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。为了加快寻优效率，在选择算子方面将引进的选择算子与最优保存策略相结合；为了使遗传操作过程中种群数量恒定，又提出了保留亲本的策略。通过仿真实验发现，与经典遗传算法GA和IAGA算法相比，改进的自适应遗传算法在收敛速度与精准度等方面都有较大的进步。