【摘 要】
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遗传算法是模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法,可以处理传统搜索方法难以解决的非线性问题.但是经典遗传算法存在局部收敛、收敛速度慢等缺点,这使得经典遗传算法有时
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遗传算法是模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法,可以处理传统搜索方法难以解决的非线性问题.但是经典遗传算法存在局部收敛、收敛速度慢等缺点,这使得经典遗传算法有时很难找到全局最优解.本文针对经典遗传算法中所存在的缺点,采用阶段式的适应度函数、基于竞争机制的交叉方式和仿粒子群变异操作,使遗传算法的收敛速率、全局收敛概率都得到了较大的提高.
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