【摘 要】
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提出了一种基于欧式距离约束的自适应遗传算法(Euclidean distance-Adaptive Genetic Algorithm,EAGA),该算法将欧式距离引入自适应交叉概率,使交叉概率随适应度和个体之间的
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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提出了一种基于欧式距离约束的自适应遗传算法(Euclidean distance-Adaptive Genetic Algorithm,EAGA),该算法将欧式距离引入自适应交叉概率,使交叉概率随适应度和个体之间的相似度自适应变化,更好地增强种群的多样性,保存优良个体;为了防止EAGA在优化过程中出现退化现象,通过融合按照一定规则产生的新个体对算法进行了改进。采用EAGA选择最优参差比,使滤波器的零点尽可能的浅,在有效抑制杂波的同时避免目标丢失。同标准遗传算法相比,EAGA表现出了较好的搜索性能。
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