【摘 要】
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近年来,人们提出了一些不依赖于具体问题的直接搜索法,遗传算法(GA)作为其中的一种在许多领域得到广泛利用.GA是由Holland首次提出的,并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率
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近年来,人们提出了一些不依赖于具体问题的直接搜索法,遗传算法(GA)作为其中的一种在许多领域得到广泛利用.GA是由Holland首次提出的,并逐渐发展成一种迭代自适应启发式概率性搜索算法,并以其解决不同的非线性问题的鲁棒性、全局最优性、可并行性及高效率而具有独特性吸引力.GA通过维持一个群体,并按个体的适应值大小重复进行选择和遗传操作来实现个体结构优化重组,并最终达到或接近最优解.该文应用GA来解决上述几类系统可靠性优化问题,并于其他算法的优化进行了比较.实例表明用遗传算法来求解搜索到了其他算法未能得到的最优解.在遗传算法的应用中,使用基于中的选择策略的最优保存策略,有效的改善了遗传算法的收敛性能.
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