【摘 要】
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针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点，提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部
【机 构】
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广东省电信规划设计院有限公司研发中心,广东工业大学应用数学学院
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针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点，提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部搜索能力后，加快了遗传算法的收敛速度，提升了遗传算法的搜索精度。以复杂的一维函数和含圈脊的二维多峰函数Shaffer的全局优化问题为例，验证了这种混合遗传算法的性能优于单独的共轭梯度法和遗传算法，并取得较好的效果。
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