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利用遗传算法对具有多个极值点的目标问题进行优化时,往往会发生早熟现象,针对这一问题,提出一种基于密度调节的遗传算法,将每代个体按照目标函数均值进行分组,对优良个体进行海明距离检测,淘汰相似个体,保证种群多样性。通过仿真把该算法和SGA进行比较,证明了该算法的有效性。
一种基于密度调节的遗传算法
【摘 要】
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利用遗传算法对具有多个极值点的目标问题进行优化时,往往会发生早熟现象,针对这一问题,提出一种基于密度调节的遗传算法,将每代个体按照目标函数均值进行分组,对优良个体进
【机 构】
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运城学院公共计算机教学部
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年27期
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