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分析了选择、交叉和变异操作下遗传算法早熟收敛问题,提出了一种具有自然血亲排斥的遗传算法,利用个体通婚记录信息和婚史继承方法有效地避免了三代自然血亲之间的近亲繁殖,并依据群体信息熵实现交叉率和变异率的自
结合并行算法的运算能力和遗传算法的搜索能力, 提出一种基于并行遗传算法的非线性系统 辨识方法。 其特点是通过并行遗传算法实现对RBF 神经网络权值、 宽度和中心位置等有关参数的估计, 其速度快、 精度
采用动态策略调整量子门旋转角,以加快收敛速度,采用优体交叉策略实施交叉操作,以增强局部搜索能力。
针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长以及求解成功率低等缺点,依据拉丁方抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机理定义染色体浓度、设计克隆选择策略,提出了一种改进拉丁
论文研究-一种小种群自适应遗传算法研究.pdf,
为了克服基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法存在收敛速度慢和鲁棒性较差的缺点,提出了一种自适应变步长双链量子遗传算法。建立了反映目标适应度函数变化率的数学模型;构造了反映当前搜索点处适应度
针对旅行商问题(TravellingSalesmanProblem,TSP)的遗传算法的大规模操作,需要大量运算时间而且容易造成局部最优解,提出一种并行混合遗传算法。该方法基于MPI并行环境,利用种群
提出了一种高效的挖掘数据仓库中多维关联规则的MDP算法。MDP算法通过构造一种扩展的前缀树MDP-tree,将数据仓库中的有效信息压缩存储,再使用基于MDP-tree的MDP-mining方法快速发现
:为改善遗传算法局部寻优精度较差的固有缺陷,提出一种基于遗传算法一模式搜索法的无人机路径规 划算法。采用简单的一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数。先用遗传算法全局搜 索.得到全局
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