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通过对佳点集遗传算法优缺点进行分析,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,提出一种改进的遗传算法。新算法将变量选择和变换选择并行实施,并结合统计信息准则处理回归模型选择问题。仿真实验表明新算法在求解精度、解的稳定性等方面有较大的提高。
基于均匀设计抽样的改进遗传算法在回归模型中的应用
【摘 要】
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通过对佳点集遗传算法优缺点进行分析,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,提出一种改进的遗传算法。新算法将变量选择和变换选择并行实
【机 构】
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皖西学院应用数学学院,安徽省自然计算及其应用重点实验室
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2012年11期
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