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基于均匀设计的遗传算法参数设定
被引量：
32
1
作者
何大阔
王福利
张春梅
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期409-411,共3页
在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析...
在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析,认为可以将遗传算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题·为使遗传算法在应用中发挥最佳的寻优性能,同时考虑到参数设定方法的可行性,提出应用解决多因素多水平优化设计问题的均匀设计方法设定遗传算法的操作参数,实例应用仿真结果验证了这种方法的可行性、有效性·
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关键词
遗传算子
均匀设计
种群规模
交叉概率
变异概率
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职称材料
题名
基于均匀设计的遗传算法参数设定
被引量：
32
1
作者
何大阔
王福利
张春梅
机构
东北
大学
信息科学与工程学院
酒钢职工大学计算机教研室
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期409-411,共3页
基金
教育部高等学校骨干教师资助计划资助项目
辽宁省自然科学基金资助项目(002013).
文摘
在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析,认为可以将遗传算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题·为使遗传算法在应用中发挥最佳的寻优性能,同时考虑到参数设定方法的可行性,提出应用解决多因素多水平优化设计问题的均匀设计方法设定遗传算法的操作参数,实例应用仿真结果验证了这种方法的可行性、有效性·
关键词
遗传算子
均匀设计
种群规模
交叉概率
变异概率
Keywords
genetic operator
uniform design
population size
crossover rate
mutation rate
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于均匀设计的遗传算法参数设定
何大阔
王福利
张春梅
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
32
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