【摘 要】
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提出了一种改进的混沌遗传算法,即在传统的遗传算法中根据当前群体中个体适应度值的不同,进行不同程度的混沌载波.混沌载波信号采用具有混沌特性的激励函数产生,这样可以大大减少混沌迭代次数,从而减少了计算量,提高了计算速度.仿真结果表明,该方法既可有效地解决遗传算法中出现的局部极小值问题,又可提高算法的收敛速度.
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提出了一种改进的混沌遗传算法,即在传统的遗传算法中根据当前群体中个体适应度值的不同,进行不同程度的混沌载波.混沌载波信号采用具有混沌特性的激励函数产生,这样可以大大减少混沌迭代次数,从而减少了计算量,提高了计算速度.仿真结果表明,该方法既可有效地解决遗传算法中出现的局部极小值问题,又可提高算法的收敛速度.
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