【摘 要】
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提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法.在计算过程中,设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整,并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异
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提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法.在计算过程中,设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整,并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子,对变异算子进行改进,加速了算法的收敛性.为了验证算法的可行性和鲁棒性,对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解,并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题.计算结果表明,该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷,在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法.
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