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针对简单遗传算法（SGA）存在早熟和易陷入局部最优的不足，提出了一种新的动态调整交叉概率和变异概率的自适应遗传算法（AGA），同时对简单遗传算法的编码方式、选择、交叉和变异算子均进行了一定的改进。通过对一复杂函数——Schaffer函数进行求解，证明了这些改进措施有效地克服了早熟现象、提高了算法的全局寻优能力。并利用改进的自适应遗传算法对水电站报价策略模型进行求解，结果表明了该方法的有效性。