【摘 要】
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针对常规遗传算法的不足,该文引入智能体技术实施遗传算法,所构建的多Agent系统能从进化环境中获取表征目前进化状态的有用信息,动态地调整进化参数,监控并调度进化操作,以期
【机 构】
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浙江大学化工系计算机仿真教研室,浙江大学化工系计算机仿真教研室,浙江大学化工系计算机仿真教研室 杭州310027,杭州310027,杭州310027
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针对常规遗传算法的不足,该文引入智能体技术实施遗传算法,所构建的多Agent系统能从进化环境中获取表征目前进化状态的有用信息,动态地调整进化参数,监控并调度进化操作,以期快速高效地搜索到全局最优,从而提升GA的优化性能。多个实例试验表明该算法能改善常规遗传算法的欠缺,显示出超越常规遗传算法的优良性能。
Aiming at the shortcomings of conventional genetic algorithms, this paper introduces the genetic algorithm with the help of the intelligent technology. The constructed multi-agent system can obtain useful information from the evolutionary environment to characterize the current evolutionary state, dynamically adjust evolutionary parameters, monitor and dispatch evolutionary operations, Search for global optimization quickly and efficiently, improving GA’s performance. Several case studies show that this algorithm can improve the lack of conventional genetic algorithm and show the superior performance beyond the conventional genetic algorithm.
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