【摘 要】
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遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传机制的搜索性算法.它充分体现了在保留最好的解的同时,又有随机互换和突变已有信息的自然界遗传变异规律.传统的简单用二进制编码的遗
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遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传机制的搜索性算法.它充分体现了在保留最好的解的同时,又有随机互换和突变已有信息的自然界遗传变异规律.传统的简单用二进制编码的遗传算法(SVGAs)在用于求解多维高精度问题时有一些致命的缺点.针对这类搜索空间大的问题,二进制制遗传算法的效果的并不是很好.改用十进制编码后,求解速度更多快,更加稳定,能达到的精度也是二进制根本无法达到的.该文主要从理论上分析了简单十进制遗传算法和改进十制遗传算法的收敛性.改进的十进制遗传算法是在简单十进制遗传算法的基础上在加上了每迭代一次就保留当前最优个体的策略.该文证明了前者将不会收敛到全局最优值,而经过改进的十进制遗传算法是必然收敛到全局最优值.得到这两个不同的结果后,研究人员把后者应用到双极晶体管模型的参数提取问题中.用改进的十进制遗传算法克服了该问题的一些难点:多维大范围的搜索;由于模型复杂目标函数的梯度很难得到;避免了过早陷入局部最优值等等.得到的计算结果的全局最优性比以往的其它算法都要好.
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