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摘要:
为了评价遗传算法在噪声环境下的优化性能,提出"平均最优解"和"最优解分布标准差"两个指标,实验结果表明新指标可以有效地评价噪声环境下遗传算法的优化性能.研究了实数编码遗传算法在噪声强度递增环境下的性能.结果表明小生境策略和多种群策略可以改善遗传算法在噪声环境下的性能,单点交叉在噪声环境下的性能要优于混合交叉.
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文献信息
篇名 噪声环境下遗传算法的性能评价
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 遗传算法 噪声环境 性能评价
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2090-2094
页数 分类号 TP301.6
字数 4904字 语种 中文
DOI
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 黎明 南昌航空大学无损检测教育部重点实验室 182 1686 21.0 33.0
2 李军华 南昌航空大学无损检测教育部重点实验室 38 237 9.0 14.0
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遗传算法
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性能评价
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月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导