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提出一种改进的遗传算法,根据个体适应度不同对变异概率进行自适应调整,使群体中的优良模式不易被破坏,同时又保证了种群个体的多样性,从而提高了算法的搜索效率.算法中改变了交叉与变异的操作顺序,避免了个体适应度的重复计算,提高运行速度.仿真结果表明,该算法优于普通遗传算法.
一种变异概率的遗传算法
【摘 要】
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提出一种改进的遗传算法,根据个体适应度不同对变异概率进行自适应调整,使群体中的优良模式不易被破坏,同时又保证了种群个体的多样性,从而提高了算法的搜索效率.算法中改变
【机 构】
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杭州电子工业学院理学分院(杭州)杭州电子工业学院软件学院(杭州)
【出 处】
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第六届中国青年运筹与管理学者大会
【发表日期】
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2004年7期
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