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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要: 该文包括两部分.第一部分介绍遗传算法的理论和它在函数极值优化问题中的应用.首先,该文通过对不同参数遗传算法在TSP问题的数值仿真结果的比较和分析,找出了影响遗传算法稳定性和收敛性的重要因素.其次,文章提出了几种改进办法,提高遗传算法的性能.第... 展开 该文包括两部分.第一部分介绍遗传算法的理论和它在函数极值优化问题中的应用.首先,该文通过对不同参数遗传算法在TSP问题的数值仿真结果的比较和分析,找出了影响遗传算法稳定性和收敛性的重要因素.其次,文章提出了几种改进办法,提高遗传算法的性能.第二部分中,文章提出了改进SGA不足的HGA算法.通过两种算法分别在函数优化中的应用,结果证明HGA性能优异,可以克服SGA的不足. 收起
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