【摘 要】
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针对遗传算法收敛速度慢、精度不高、容易发生早熟现象的问题,提出自适应的动态调整概率值的方法,将局部寻优性能优秀的爬山法引入遗传算法迭代过程中,提出基于爬山法的自适
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针对遗传算法收敛速度慢、精度不高、容易发生早熟现象的问题,提出自适应的动态调整概率值的方法,将局部寻优性能优秀的爬山法引入遗传算法迭代过程中,提出基于爬山法的自适应遗传算法.避免了遗传算法陷入局部最优解,提高了遗传算法的进化效率和精度.通过仿真实验比较标准遗传算法、自适应遗传算法和基于爬山法的自适应遗传算法三种算法的性能,证明改进的遗传算法在寻优速度和精度上更加优秀.将基于爬山法的自适应遗传算法应用在投影寻踪模型中,并将该模型用于实例中进行综合评价,分析结果表明衡水湖水体营养程度是Ⅲ级,属于中度营养,为治理衡水湖水体污染提供了依据.
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