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传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用蚁群算法中信息索反馈的思想,在基因层面上对GA进行优化以确定最优解的改进的遗传算法.通过一典型的投资组合优化问题的解决,证明了该法具有较高的稳定性和鲁棒性.
基于熵和信息素的自适应GA及其在组合优化中的应用
【摘 要】
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传统遗传算法(GA)存在着易陷入局部最优的缺陷,本文提出了一种先利用信息熵调整遗传与变异的侧重点,实现算法参数自适应调节,而后再利用蚁群算法中信息索反馈的思想,在基因层
【机 构】
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河北工程学院土木建筑工程系(河北邯郸)
【出 处】
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中国系统工程学会全面建设小康社会和系统工程会议
【发表日期】
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2004年期
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