【摘 要】
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遗传算法常作为全局优化工具用来解决连续和离散问题,但简单遗传算法容易出现收敛速度慢,早熟和解不稳定等情况.因此,本文提出了基于减聚类思想的混合遗传算法(HGAS),该算法
【机 构】
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东北大学自动化研究所,沈阳,110004
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遗传算法常作为全局优化工具用来解决连续和离散问题,但简单遗传算法容易出现收敛速度慢,早熟和解不稳定等情况.因此,本文提出了基于减聚类思想的混合遗传算法(HGAS),该算法运用精英保留、均匀交叉、高斯变异和减聚类算子,并引入了动态随机搜索方法[1],使得全局和局部搜索能力都得到加强.仿真结果表明,改进的混合遗传算法能有效避免早熟现象,在较短时间内达到或逼近全局最优点.
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