發(fā)布時(shí)間：2017-07-08 18:20

  本文關(guān)鍵詞：基于兩點(diǎn)交叉多子代遺傳算法

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【摘要】：針對(duì)目前遺傳算法局部搜索能力差、收斂精度低問(wèn)題,提出基于兩點(diǎn)交叉多子代遺傳算法(TPC-MCGA),闡明該算法優(yōu)越性,并給出多子代個(gè)體產(chǎn)生方法。該方法可增加優(yōu)秀個(gè)體概率及算法在當(dāng)前最優(yōu)解周?chē)阉骶?提高算法局部搜索能力。在進(jìn)化策略中引入種群內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)操作,使種群在有限生存空間內(nèi)加速進(jìn)化,提高算法運(yùn)算速度。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)遺傳算法相比,TPC-MCGA平均計(jì)算時(shí)間減少31%~36%,平均迭代次數(shù)減少50.2%~51.6%,TPC-MCGA運(yùn)算速度與最優(yōu)解精度均明顯提高。
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院;遼寧工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多子代遺傳算法 兩點(diǎn)交叉 子代數(shù)量 進(jìn)化策略
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(31071331) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(13BJY098)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 遺傳算法(Genetic algorithm,GA)是借鑒生物界自然選擇和進(jìn)化機(jī)制發(fā)展起來(lái)的高度并行、隨機(jī)、自適應(yīng)智能優(yōu)化算法[1-3],由John H.Holland教授于1975年首次提出[4]。與傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比,遺Multi-child genetic algorithm based on two-point crossover/WANG Fulin1,FU Xiaoming

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 任巍;求解極小碰集的遺傳算法的研究與改進(jìn)[D];吉林大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：535782