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改进的快速遗传算法在函数优化中的应用  
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【英文篇名】 Application of improved fast-convergent genetic algorithm in function optimization
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【作者】 周勇; 胡中功;
【英文作者】 ZHOU Yong; HU Zhonggong; School of Information Engineering; Yangtze University College of Technology & Engineering; School of Electrical and Information Engineering; Wuhan Institute of Technology;
【作者单位】 长江大学工程技术学院信息工程学院; 武汉工程大学电气信息学院;
【文献出处】 现代电子技术 , Modern Electronics Technique, 编辑部邮箱 2018年 17期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 遗传算法; 高斯分布; 自适应; 收敛; 性能仿真; 函数优化;
【英文关键词】 genetic algorithm; Gaussian distribution; adaptation; convergence; performance simulation; function optimization;
【摘要】 遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的全局随机优化算法,在工程中已得到广泛应用。但普通遗传算法易存在早熟及收敛速度慢等缺点。提出一种快速收敛的改进遗传算法,该算法从全局出发,对初始群体生成、遗传选择、交叉和变异算子操作等几个方面做出改进,其中重点对交叉率和变异率进行优化,实现交叉率和变异率按个体适应度以S曲线和高斯分布曲线形式进行非线性自适应调整。通过案例仿真分析,证明了该方法的可行性和有效性,且具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。
【英文摘要】 Genetic algorithm(GA),as a global stochastic optimization algorithm to simulate the natural evolution process of biology,has been widely used in engineering field,but the common GA has slow convergence speed and is easy to fall into premature convergence.Therefore,an improved fast-convergence GA is proposed to improve the items of initial population generation,genetic selection,operators crossover and operators mutation proceeding from the overall situation.The crossover rate and mutation rate are optimized...
【基金】 云南省教育厅科学研究基金(2016YJS020); 长江大学工程技术学院科研基金项目(2018ky08)~~
【更新日期】 2018-09-26
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是美国Holland教授于1975年首先提出来的一种借鉴生物进化理论和门德尔基因遗传理论的高度并行、随机的优化方法[1]。它模拟自然界生物“优胜劣汰,适者生存”的自然进化过程,将研究的解空间映射为遗传空间[2],主要特点是整体搜索策略和优

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