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改进遗传算法及性能测试 被引量:4

Improved Genetic Algorithm and Performance Test
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摘要 为解决标准遗传算法处理复杂系统时易陷入局部最优及稳定性差的问题,通过复制优等个体进行选择,根据种群适应度采用了精英保留原则的交叉、变异运算,得到种群最优个体,通过权威测试函数对比修改后遗传算法与标准遗传算法的性能。结果显示,修改后的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性,最优解不会陷入局部最值中。 The standard genetic algorithm is used to deal with complex system,its stability property is poor.To solve the problem,the superior individuals is selected.The crossover and mutation operation of elitist reservation principle is used to obtain the final optimal population according to the fitness of the population.The performance of the modified genetic algorithm is compared with one of the standard genetic algorithm by the authoritative test function.The results show that the convergence rate of the modified genetic algorithm is faster and its stability is better,so optimal solution is not fall into the local maximum value.
作者 尚宇晴 左钱 王腾 李亦民 夏津 SHANG Yuqing;ZUO Qian;WANG Teng;LI Yiming;XIA Jin(Shanghai Institute of Mechamical and Electrical Engineering,Shanghai 201100,China)
出处 《机械制造与自动化》 2020年第1期60-64,共5页 Machine Building & Automation
关键词 遗传算法 性能测试 权威函数 适应度 genetic algorithm performance test authoritative function fitness
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