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adaptive crossover rate 的翻译结果

发布时间:2019-06-27 07:10 来源:未知 编辑:admin

  简单遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷 .针对这些缺陷 ,本文设计出随相对遗传代数呈双曲线下降的自适应交换率 ,并提出与父串间的相对欧氏距离成反比、随相对遗传代数指数下降的自适应变异率 .实例验证表明 ,具有自适应交换率和变异率的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两个方面都有很大的提高 .

  用遗传算法解决电力系统机组组合及机组间的负荷分配问题。在简单遗传算法基础上,提出了将自适应遗传算法应用于机组优化组合。该算法的交叉率随种群中的最大适应度值和每代种群的平均适应度值的变化而自动改变;变异率随适应度值和进化代数的变化而自动调节。通过对算例的计算分析表明,该算法与简单遗传算法相比具有更高的精度和收敛度。

  采用自适应交叉率和变异率的生物遗传学算法,建立一个智能组卷的数学模型,并对该数学模型的编码方法和遗传操作进行了详细介绍和讨论。对该数学模型的应用求解表明,该方法是对以前的随机法和简单遗传算法组卷的一个显著改善。

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