【摘 要】
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该文提出了一种基于新型突变算子的实数编码遗传算法，该算法得变化的进化速率和混沌特定的内在随机性、遍历性，更好地模拟了生物进化过程，并提高了算法的爬山能力。除此之外，针对不同的进化阶段自适应地采用不同的算子操作次序。这些较好地克服了早熟收敛和停滞的缺点，并有效地解决了的算法全局收敛性问题。仿真结果表明，与已有的自适应算法相比，该算法容易实现，求解精度、收敛速度和可靠性较高，是解决优化问题的有效方法。
【机 构】
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上海交通大学自动化研究所 上海交通大学大规模所
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该文提出了一种基于新型突变算子的实数编码遗传算法，该算法得变化的进化速率和混沌特定的内在随机性、遍历性，更好地模拟了生物进化过程，并提高了算法的爬山能力。除此之外，针对不同的进化阶段自适应地采用不同的算子操作次序。这些较好地克服了早熟收敛和停滞的缺点，并有效地解决了的算法全局收敛性问题。仿真结果表明，与已有的自适应算法相比，该算法容易实现，求解精度、收敛速度和可靠性较高，是解决优化问题的有效方法。
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