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利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性，通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作，在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体，在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子，建立了一种新的混沌高效遗传算法（chaos higher efficient genetic algorithm，CHEGA）．应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真，在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法．建立了水库含沙量预报模型．并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题，与实数编码加速遗