【摘 要】
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遗传算法在对单目标函数的静态寻优中表现出了良好的收敛性和鲁棒性.但是在优化目标动态变化,要求很快给出优化结果时,由于遗传算法运行时间较长,就难以实现.本文提出的'
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遗传算法在对单目标函数的静态寻优中表现出了良好的收敛性和鲁棒性.但是在优化目标动态变化,要求很快给出优化结果时,由于遗传算法运行时间较长,就难以实现.本文提出的'预先进化遗传算法',就是为了使遗传算法具有动态性能,能够适应优化目标的动态变化,提高寻优的实时性.算法主要思路是借助于并行计算技术、在确定优化目标(决策)过程中就对可能的多个优化目标函数的优良个体进行培养.一旦优化目标确定,在预先培养的优良个体的基础上可以快速寻优.这样就使遗传算法能够适用于优化目标可变的动态环境.文中描述了
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