【摘 要】
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遗传算法的本质决定了它的搜索方式是有向随机的，导致了其计算结果具有非稳定性，为了研究遗传算法进化过程的非稳定性规律，文中首次提出了进化截止代数和进化截止代数分布两个新
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遗传算法的本质决定了它的搜索方式是有向随机的，导致了其计算结果具有非稳定性，为了研究遗传算法进化过程的非稳定性规律，文中首次提出了进化截止代数和进化截止代数分布两个新概念，并给出了它们的具体定义，然后，以工程优化中常用的浮点型遗传算法为例，通过大量的数值试验和统计分析揭示了遗传算法进化截止代数分布的规律，最后，从信息熵的观点出发，用最大信息熵原理对其规律作出了理论上的合理解释。
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