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上传时间: 2018-08-16
详细说明： 众所周知, “模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法( genetic algorithms , 简称 GA 算法) 的两大理论基础. 该文对这两个原理进行分析, 指出这两个原理存在有不严格和不足之处, 即作为 GA 算法的基础, 这两个原理尚欠完善. 为加深对 GA 的理解, 文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型. 通过对此模型的分析, 得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术. 其定向制导原则是, 导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向. 最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子. 从模拟结果看, 改进后的GA 算法大大提高了算法的速度, 解的精度也有所提高. 这说明新算法具有应用的力.
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