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1. 一种连续变异的自适应遗传策略

王思艳张国立

计算机应用

摘要（1725）

PDF （577KB）（683）

提出了一种新的基于连续变异的自适应遗传算法。利用混合选择策略对个体进行选择,双重自适应交叉将分阶段交叉与正弦自适应交叉方法相结合得到交叉概率，提出的连续变异策略采用连续的粗搜到细搜的过程。数值实验表明：新算法在提高收敛速度和收敛精度、减少收敛代数方面效果显著，稳定性也有所提高。

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2. 一种基于距离测度的自适应遗传算法

申红莲张国立李振涛王淑玲倪桂博

计算机应用

摘要（1888）

PDF （680KB）（1042）

为了提高基于距离测度的自适应遗传退火算法的收敛概率和收敛速度，提出了一种改进的算法，定义基于距离密集度和适应度的自适应变异概率，采用改进的算术交叉操作和模拟退火操作，并在群体趋于一致时保留最优个体，重新产生其他新个体。利用改进的距离测度实数编码遗传算法对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算，结果表明该算法收敛概率较高，收敛速度快，是一种有效的算法。