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摘要:
标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性.该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法.仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度.
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文献信息
篇名 基于父个体相似度的自适应遗传算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 相似度 自适应遗传算法 基于父个体相似度的自适应遗传算法
年,卷(期) 2005,(18) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 61-63,187
页数 4页 分类号 TP18
字数 3333字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.18.020
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 郑金华 湘潭大学信息工程学院 134 1464 20.0 31.0
2 田小梅 26 217 7.0 14.0
3 李合军 7 33 1.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
相似度
自适应遗传算法
基于父个体相似度的自适应遗传算法
研究起点
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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