【摘 要】
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该文从遗传算法在实际应用中计算效率低下这个重要缺陷出发,研究遗传算法的加速问题.全文共分四章,各章内容如下:第一章:首先,简述发展新算法的背景;其次,概述遗传算法的仿生
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该文从遗传算法在实际应用中计算效率低下这个重要缺陷出发,研究遗传算法的加速问题.全文共分四章,各章内容如下:第一章:首先,简述发展新算法的背景;其次,概述遗传算法的仿生思想、基本特点、发展历史现现状以及它的执行策略和收敛性结论.第二章:针对标准遗传算法的全局搜索能力与局部搜索能力的弱点,引入随机逼近思想,提出一种新算法,即随机梯度遗传算法;进而,具体描述了随机梯度遗传算法的设计方法和执行步骤.第三章:对随机梯度遗传算法在单目标优化的应用方面,进行了大量的数值实验与比较,结果表明,随机梯度遗传算法的计算效率明显优于标准遗传算法.第四章:首先,总结了多目标优化的发展现状、应用前景及其基本概念;然后,综述了遗传算法解决多目标优化问题的发展现状;随后,针对多目标优化问题,对随机梯度遗传算法进行了重新构造.
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