【摘 要】
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在对遗传算法的基本原理、数学基础、各种主要实现技术及研究现状进行简明而深入的综述基础上,本文对一种基于罚函数的排挤小生境遗传算法进行了改进,提高了原算法的搜索效率
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在对遗传算法的基本原理、数学基础、各种主要实现技术及研究现状进行简明而深入的综述基础上,本文对一种基于罚函数的排挤小生境遗传算法进行了改进,提高了原算法的搜索效率。 通过对小生境遗传算法的分析,本文还提出了一种新的基于聚类分析的排挤小生境算法。这种新算法将聚类分析、排挤技术有机地结合起来,一方面可以有效地搜索多峰函数空间的多个极值点;另一方面通过调节最小聚类距离,可以控制收敛到的小生境的数目,避免找到无效的极值点;而且这种算法无需事先确定生境的具体数目和生境半径的大小。 本文通过对若干标准多峰优化测试问题的研究,证明了新算法性能的优越。另外,本文还建立了采区优化设计的模型,并用本文提出的算法进行了优化计算。
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