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在智能计算技术中,为了提高收敛速度和缩短运行时间,提出了一种遗传参数协同进化的自适应遗传算法,解决遗传算法优化复杂的多峰值函数时出现早熟的问题。在其中的选择运算中引入一种抗早熟机制,在交叉运算中动态调整交叉算子,并在交叉率的调整中考虑海明距离的因素。在仿真实验中,用新算法对几个典型的多峰值函数进行优化,实验结果表明算法可以有效的避免早熟问题,收敛性能明显优于基本遗传算法和自适应遗传算法,适用于信息处理和模式识别领域。