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摘要:
遗传算法的优化质量和效率很大程度上依赖于算法参数和操作,包括种群大小、交叉和变异概率、选择、交叉和变异操作等,然而确定合适的参数和操作通常需要大量的试验和比较,需确定最佳参数和操作.为此,基于序优化和最优计算量分配技术,通过将问题描述为随机优化问题,提出了一种确定有限计算量下最佳GA参数和操作的系统性方法.仿真研究表明,该方法能够合理地确定最佳参数和操作,并同时给出GA的合理性能评价.
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文献信息
篇名 遗传算法参数和操作的序优化
来源期刊 中南工业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 遗传算法 序优化 最优计算量分配 随机优化
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 过程建模、仿真与优化
研究方向 页码范围 350-354
页数 5页 分类号 TP18
字数 3789字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-7207.2003.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王凌 清华大学自动化系 86 2991 29.0 53.0
2 张亮 清华大学自动化系 27 410 10.0 20.0
3 唐芳 北京航空航天大学理学院 29 177 5.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
序优化
最优计算量分配
随机优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中南大学学报(自然科学版)
月刊
1672-7207
43-1426/N
大16开
湖南省长沙市中南大学校内
42-19
1956
chi
出版文献量(篇)
7515
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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