【摘 要】
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遗传算法是一种基于自然选择和进化的鲁棒性的、随机的全局概率搜索算法.它不搜索空间的约束,不必要求诸如连续性导数存在和单峰等假设,在各种优化问题中均有广泛的应用.该文
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遗传算法是一种基于自然选择和进化的鲁棒性的、随机的全局概率搜索算法.它不搜索空间的约束,不必要求诸如连续性导数存在和单峰等假设,在各种优化问题中均有广泛的应用.该文对遗传算法进行了综述,并运用基本遗传算法在反问题中的精度与参数方面进行了计算研究,吸取了模拟退火算法、小生境、扩大群体、最优保存策略等思想方法,然后以变异操作为主对基本遗传算法的选择、交叉、变异算子进行了改进.对改进的遗传算法在反问题中的精度与参数方面进行了讨论并对其在纯数学函数反问题中的应用进行了一些计算研究.最后运用改进的遗传算法对单孔情况下的无限大侧立导体板,偶极子发射源的数值模型进行了实例验证.结果表明,改进的遗传算法与基本遗传算法相比具有局部寻优能力强、不易早熟等特点,能够很好地完成任务,达到预期的效果.从而说明遗传算法在反问题中的应用前景非常乐观,也是一个值得进一步探讨的研究方向.最后,遗传算法在反问题中的运用及后继工作也提出了一些新的设想.
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