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摘要:
针对紧致遗传算法求解复杂优化问题的局限性,提出一种改进的高选择压力紧致遗传算法.该算法利用概率向量随机产生S(S>2)个个体,并按照适应度值进行排序,然后由最优解与其他解线性组合构成的虚拟解进行相互竞争,从而实现概率向量的更新.对3种不同类型测试函数的仿真结果表明,改进算法比标准紧致遗传算法和高选择压力紧致遗传算法具有更高的优化精度.
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文献信息
篇名 改进的高选择压力紧致遗传算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 分布估计算法 紧致遗传算法 选择压力
年,卷(期) 2008,(24) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 183-185
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2638字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.24.064
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 吴惕华 燕山大学电气工程学院 24 280 9.0 16.0
3 刘波 燕山大学电气工程学院 9 42 5.0 6.0
4 张庆彬 燕山大学电气工程学院 17 101 5.0 9.0
10 朴立华 石家庄铁路职业技术学院智能技术研究所 12 51 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
分布估计算法
紧致遗传算法
选择压力
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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317027
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