【摘 要】
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针对田口算法（Taguchi method,TM）处理复杂优化问题时易早熟收敛的缺点,引入遗传算法中的变异思想,提出了一种基于变异机制的田口算法（mutation-based Taguchi method,MTM）.在基
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针对田口算法（Taguchi method,TM）处理复杂优化问题时易早熟收敛的缺点,引入遗传算法中的变异思想,提出了一种基于变异机制的田口算法（mutation-based Taguchi method,MTM）.在基本田口算法的基础上,利用变异算子生成参数的水平值,提高算法跳出局部极值的能力.同时,采用自适应内循环机制,多样化算法搜索空间.将改进后的田口算法应用到多层吸波材料的优化设计中.实验结果表明,变异田口算法能够有效跳出局部极值,寻找到全局最优值,综合考虑各个变异方式的寻优效率、寻优精度及稳定性
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