【摘 要】
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改进了协同进化遗传算法中的协同操作,提出了一种基于全局协同与局部进化的两层框架模型和基于此模型改进的遗传算法(GCLEGA),在高层,采用基于邻域的局部进化算法,旨在加强局
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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改进了协同进化遗传算法中的协同操作,提出了一种基于全局协同与局部进化的两层框架模型和基于此模型改进的遗传算法(GCLEGA),在高层,采用基于邻域的局部进化算法,旨在加强局部搜索,加速收敛速度,在底层,采用改进的多种群协同进化算法,旨在改善群体的多样性,克服未成熟收敛,两层之间通过提升操作关联,使全局搜索与局部搜索、全局收敛性与收敛速度有机地统一了起来.实验结果显示,GCLEGA在改善未成熟收敛和提高收敛速度两方面都具有良好的性能.
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