【摘 要】
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该文系统地分析了遗传算法及其改进,针对遗传算法中最优参数难以确定的问题,进一步发展了自适应遗传算法,针对多目标化的问题,提出了一种基于距离的Pareto最优遗传算法.论文
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该文系统地分析了遗传算法及其改进,针对遗传算法中最优参数难以确定的问题,进一步发展了自适应遗传算法,针对多目标化的问题,提出了一种基于距离的Pareto最优遗传算法.论文完成的主要工作如下:1、针对遗传算法应用广泛,在不同应用中最优参数难以确定的问题,进一步发展了自适应遗传算法,使得遗传算法中的参数在算法的运行过程中可以根据实际情况自动调整,从而提高了遗传算法的运行效率.2、将遗传算法应用于多目标优化的研究,提出了一种基于距离的Pareto最优遗传算法,将多目标转化为单目标,从而一方面使以前的各种单目标优化都继续适用于多目标转化,另一方面进行出的结果又满足多目标Pareto最优化的性质.3、在MATLAB上实现了基本遗传算法及其各种主要改进.系统采用模块式设计,基于遗传算法的基本流程,建立了通用的遗传算法框架,提出了基于任务文件的算法运行机制和子任务的概念,在遗传算法的具体实现上也有不少创新之处.该文对改进的自适应遗传算法以及基于距离的Pareto最优遗传算法都进行了实验,实验结果验证了算法的有效性.
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