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针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足,引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法,并提出了一种新的交叉方式,该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力,提高了收敛速度.通过比较几个优化实例,验证了本文算法的有效性.
改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用
【摘 要】
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针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足,引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法,并提出了一种新的交叉方式,该算法很好地增强
【机 构】
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大连交通大学
【出 处】
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大连铁道学院学报
【发表日期】
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2005年4期
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