【摘 要】
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利用一种多模态单亲遗传算法MPGA(Multi Partheno-Genetical Algorithm),目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合.主要是对交叉算子和选择机制作了改进,群体中个
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利用一种多模态单亲遗传算法MPGA(Multi Partheno-Genetical Algorithm),目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合.主要是对交叉算子和选择机制作了改进,群体中个体能较好地保留自己的遗传特性,增强了种群个体的分散性,使得优化结果更加全面,具有一定的可选择性.该方法不仅易实现并行或分布计算,且群体规模可以任意选取,采用的算例验证了该算法的有效性.
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