【摘 要】
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为了克服遗传算法收敛慢及容易陷入局部极值等问题,文中提出了一种基于最优加权进化的自适应遗传算法。该算法将具有相同搜索结果的进化代数（记为G_f）加权处理后得到的权重与个
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462053,31300938);云南省自然科学基金(2016FB107)
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为了克服遗传算法收敛慢及容易陷入局部极值等问题,文中提出了一种基于最优加权进化的自适应遗传算法。该算法将具有相同搜索结果的进化代数（记为G_f）加权处理后得到的权重与个体适应度相结合来调整变异概率,并且算法根据G_f的值自适应的调节交叉和变异的操作次序,以便提高算法的搜索性能。此外,同代所有个体在交叉操作上应具有同等地位和相同概率,从而使算法的搜索在各个方向上保持均匀性,进而增大了优秀个体的产生机率。利用四个复杂函数进行仿真测试,结果表明,该算法在收敛能力和跳出局部极值的能力方面有较大的提升。
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