【摘 要】
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分析了实数编码遗传算法处理高维优化问题收敛速度太慢的原因,提出了一种新的种群划分方法模拟生物系统多物种同时进化,指出最优种子的获得不但需要一个好的个体(父体),而且
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙理工大学桥梁与结构工程学院,
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分析了实数编码遗传算法处理高维优化问题收敛速度太慢的原因,提出了一种新的种群划分方法模拟生物系统多物种同时进化,指出最优种子的获得不但需要一个好的个体(父体),而且需要一个好的进化方向(母体),通过增加母体的方法加速最优物种的进化;高维数值实验结果验证了该算法的有效性。
This paper analyzes the reason why the real-coded genetic algorithm is too slow to deal with high-dimensional optimization problems and proposes a new method of population demarcation to simulate the simultaneous evolution of multiple species in biological systems. It is pointed out that the optimal seed acquisition not only requires a good individual ), But also needs a good evolutionary direction (maternal) to accelerate the evolution of the optimal species by increasing the maternal method. Experimental results of high dimensional numerical results verify the effectiveness of the proposed algorithm.
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