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摘要:
为了提高传统遗传优化算法的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进型非线性遗传算法(NGA),算法具有父代个体没有复制操作和交叉规律和变异规律更易产生优良子代个体,且交叉概率因子和变异概率因子根据激素调节规律而自适应改变等特点.实践中选择两个典型测试函数对NGA的寻优效果进行了检验;通过检测将NGA应用于一种基于肾上腺激素调控机制的智能控制(ALIC)的优化仿真.仿真结果表明:与标准GA相比,NGA具有比较快的收敛速度和搜索精度;ALIC具有较好的优化控制效果.
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文献信息
篇名 一种非线性遗传算法的设计与应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 遗传算法 优化控制 交叉 变异
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 优化仿真
研究方向 页码范围 196-199
页数 4页 分类号 TP274
字数 3360字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.02.047
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 袁若泉 2 6 1.0 2.0
2 李桂莲 3 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
优化控制
交叉
变异
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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