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摘要:
为了提高遗传算法的搜索效率和收敛速度,本文给出了一种新的改进的遗传算法。该算法采用对群的优化来保持种群的多样性,保留历史最优个体并定期替换最优个体从而使得个体优化,对交叉概率和变异概率采用自适应的概率进行优化。通过对目标函数的测试表明,将改进遗传算法与基本遗传算法相比较,在函数最优值,平均收敛代数方面取得了令人满意的效果。
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文献信息
篇名 改进的遗传算法在加速寿命试验设计中的应用
来源期刊 电子世界 学科
关键词 收敛速度 收敛代数 遗传算法
年,卷(期) 2013,(23) 所属期刊栏目 设计应用
研究方向 页码范围 144-145
页数 2页 分类号
字数 2496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 游达章 35 163 6.0 11.0
2 张业鹏 32 226 8.0 14.0
3 乾凡 2 0 0.0 0.0
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