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摘要:
选址问题是现代地理信息资源配置的重要研究领域之一,通用性强、鲁棒性高的遗传算法可以较好地解决这类问题.常用方法是使用二进制编码的遗传算法对栅格数据地图进行选址.为克服二进制编码的标准遗传算法在解决选址问题过程中易陷入早熟的缺点,在研究了使用不同算子、引入观测概念这两大类解决标准遗传算法陷入早熟问题的方法后,针对选址问题的特点,选择了引入多样性测度与应用小生境技术对遗传算法进行改进,并深入探究了引入多样性测度与应用小生境技术后,遗传算法解决选址问题的过程中准确性、在线性能函数、离线性能函数的改善;接着提出了进一步改进小生境技术的方法,使得遗传群体中的每一个个体都参与遗传操作,并且避免了两个相同的个体参与交叉操作的情况.最后通过地图选址实验,将改进的小生境遗传算法与多样性测度结合,成功提高了遗传算法的性能.
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文献信息
篇名 针对选址问题的一种遗传算法改进探究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 选址问题 遗传算法 多样性测度 小生境技术
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 712-722
页数 11页 分类号 TP18
字数 10143字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.04.019
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 张飞舟 北京大学地球与空间科学学院 45 830 14.0 28.0
2 邹贵祥 北京大学地球与空间科学学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
选址问题
遗传算法
多样性测度
小生境技术
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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