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摘要:
为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度.同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度.将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解.
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文献信息
篇名 改进梯度算子的小生境遗传算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 梯度算子 自适应 小生境遗传算法 非均匀变异算子 非均匀交叉算子
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 71-73,98
页数 4页 分类号 TP301
字数 4033字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.023
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 谢娟英 陕西师范大学计算机科学学院 46 873 15.0 28.0
2 张琰 陕西师范大学计算机科学学院 8 150 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
梯度算子
自适应
小生境遗传算法
非均匀变异算子
非均匀交叉算子
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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59030
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