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题名基于水平集的遗传算法优化的改进
被引量：12
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作者
李庆华
杨世达
阮幼林
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机构
国家高性能计算中心(武汉)
华中科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第9期1624-1629,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60273075)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(863306ZD110106)
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文摘
现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法.该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则.实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法.
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关键词
遗传算法
水平集
平衡变异算子
收敛准则
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Keywords
genetic algorithm
level set
balance mutation operator
convergence rule
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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