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基于多保留策略的复合型遗传算法及其收敛性分析
  • 125
  • 167
  • 作者

    刘立民马丽涛庞彦军李法朝

  • 单位

    河北工程大学理学院河北科技大学经济管理学院

  • 摘要
    遗传算法(GA)作为一种新型的智能优化方法,以其结构简单、适应性强等特点在众多实际领域取得了成功的应用,但存在计算复杂度大、易于局部收敛等方面的不足。本文在分析现有遗传操作的不足和生物进化的基本特征基础上,从提高进化效率的角度出发,提出基于多保留策略的复合型遗传算法(简称MRS-CGA);进而利用Markov链理论和仿真技术,从不同的层面分析了算法的性能。讨论结果表明,算法从本质上推广了常规的GA,在计算效率和收敛性能上均明显地优于常规的GA。
  • 关键词

    遗传算法复合型遗传算法多保留策略收敛性Markov链

  • 基金项目(Foundation)
    河北省自然科学基金项目(F2009000857)；
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    [1]多阶段复合型遗传算法的结构及性能研究

    [2]基于特征权重的遗传聚类方法

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