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进化算法研究进展 被引量:102
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作者 姚新 陈国良 +1 位作者 徐惠敏 刘勇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第9期694-706,共13页
进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,主要包括遗传算法(genericalgorithms,简记为GAs)、进化规划(evolutionaryprogramming,简记为EP)和进化策略(e... 进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,主要包括遗传算法(genericalgorithms,简记为GAs)、进化规划(evolutionaryprogramming,简记为EP)和进化策略(evolutionarystrategies,简记为ESs),它们可以用来解决优化和机器学习等问题.进化算法的两个主要特点是群体搜索策略及群体中个体之间的信息交换.进化算法不依赖于梯度信息,因此它们的应用范围十分广泛,尤其适于处理传统搜索方法解决不了的复杂问题和非线性问题.本文首先介绍了进化算法的基本思想;然后对三种典型算法进行了比较,讨论了目前进化算法的研究内容和方向,并针对遗传算法给出了三种并行实现模式;最后,论述了进化算法中有争议的基本问题,并指出将来进一步研究的方向. 展开更多
关键词 进化算法 遗传算法 数值优化 机器学习
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