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摘要:
针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法一双变异算子GA.该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次变异产生新种群,再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体,利用matlab软件编程计算,在TSP中得到了较好的优化结果.实例说明,双变异算子的遗传算法能够最大限度使种群多样性,这样最有可能得到最优解,也易突破局部收敛的局限而达到全局最优.
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文献信息
篇名 双变异算子遗传算法的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 双变异算子 种群多样性 最优保存策略 遗传算法 自适应
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 42-44,52
页数 4页 分类号 TP18
字数 2245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.07.013
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 周爱武 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 34 615 11.0 24.0
5 鲁群 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 3 25 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
双变异算子
种群多样性
最优保存策略
遗传算法
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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