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用适应值激励机制提高遗传算法的效率
被引量:
4
1
作者
林丹
李敏强
寇纪淞
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2000年第6期759-761,768,共4页
分析了传统遗传算法作为函数优化器在宏观进化机制上的局限性 ,讨论了群体的可进化性在函数优化中的作用。在此基础上提出在遗传算法中引入适应值激励机制 ,用它来动态地提高群体的可进化性。数值实验表明 ,带有适应值激励机制的改进遗...
分析了传统遗传算法作为函数优化器在宏观进化机制上的局限性 ,讨论了群体的可进化性在函数优化中的作用。在此基础上提出在遗传算法中引入适应值激励机制 ,用它来动态地提高群体的可进化性。数值实验表明 ,带有适应值激励机制的改进遗传算法的搜索效率得到很大提高。
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关键词
遗传算法
可进化性
适应值激励机制
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职称材料
题名
用适应值激励机制提高遗传算法的效率
被引量:
4
1
作者
林丹
李敏强
寇纪淞
机构
天津大学系统工程研究所
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2000年第6期759-761,768,共4页
基金
国家自然科学基金项目!(6 99740 2 6 )
文摘
分析了传统遗传算法作为函数优化器在宏观进化机制上的局限性 ,讨论了群体的可进化性在函数优化中的作用。在此基础上提出在遗传算法中引入适应值激励机制 ,用它来动态地提高群体的可进化性。数值实验表明 ,带有适应值激励机制的改进遗传算法的搜索效率得到很大提高。
关键词
遗传算法
可进化性
适应值激励机制
Keywords
genetic algorithm, evolvability, fitness stimulating mechanism
分类号
O242.23 [理学—计算数学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用适应值激励机制提高遗传算法的效率
林丹
李敏强
寇纪淞
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2000
4
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