【摘 要】
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研究了等位异值遗传算法（BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm）在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群（即所有个体）的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有
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研究了等位异值遗传算法（BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm）在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群（即所有个体）的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有向导的变异计算,将每一位基因值的差异性在不同代遗传中加以保留,进而维持种群的多样性,结合简单群体与精英保留策略,很好的解决了遗传算法解多峰问题的早熟收敛问题。使用BDGA算法对经典一维多峰测试函数进行计算,实证了算法的高效性。BDGA算法结构简单,收敛速度快,应用方便,为遗传算法应用的优化提供了参考
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