【摘 要】
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遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,其应用优势在于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题,该论文研究内容包括三个方面:小生境遗传算
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遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法,其应用优势在于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题,该论文研究内容包括三个方面:小生境遗传算法的改进、自适应遗传算子的设计、免疫的进化算法.该文主要工作如下:(1)小生境技术方面,将小生境技术与双亲变异相结合,提出了一种简单的改进小生境遗传算法,相对于基于共享的小生境遗传算法,其收敛速度与精度都有所提高.(2)现有的种群"早熟"评价指标进行了分析,设计了改进的自适应遗传算子,实验结果表明,该算法可以较好的保护种群的多样性.(3)在深入地研究了免疫算法机理的基础上,将免疫机制应用于遗传算法,较好的解决了遗传算法的"早熟"收敛,并且大大的改善了遗传算法的全局收敛性能,提高了算法的搜索速度.
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