遗传算法的改进及其验证

针对遗传算法收敛速度慢的缺点，可以采用模糊逻辑来自动调整遗传算法的交叉率和变异率，以加快遗传算法的收敛，可以应用到多个领域中。

Genetic Algorithm Practice and Genetic Algorithm Practice

遗传算法在hadoop虚拟平台上资源调度的应用与分析。

提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法. 在传统遗传算法的基础上, 引入贪婪算法进行种群初始化; 从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节, 在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优

为了避免遗传算法在求解数值优化问题时出现搜索能力差、多样性缺失等弊端,提出一种基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA).算法集成两个特别设计的算子:模拟二进制跳跃基因算子(SBJG)和多方向交叉算子(

为解决同城快递配送成本高等问题,以配送的总距离最短为目标函数建立了同城快递配送问题的模型,并基于此模型提出了一种改进的遗传算法(GA)。同城快递配送问题求解时,在遗传算法中采用了模拟退火机制以防止模型

遗传算法在工程优化中的几点改进,陈玲俐,姚宇琼,本文面对工程优化中的实际困难,对传统遗传算法进行了系统改进。在遗传算法中采用动态种群规模,消除了种群规模对优化效率和优化

介绍一种改进的扩散式遗传算法 Scat ter GA( ScGA) 。在原简单遗传算法 Simple GA( SGA) 的 基础上进行局部改进,采用更接近问题实际的实数编码方式,增加了第 2 个变异算

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法．针对传统遗传算法和自适应遗传算法存在“早熟”现象及收敛速度慢的不足，提出了一种改进的自适应遗传算法，并对交叉概率和遗传概率进行改进．仿真结

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