【摘 要】
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针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题,提出基于两点交叉多子代遗传算法(TPC—MCGA),阐明该算法优越性,并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在
【机 构】
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东北农业大学工程学院,辽宁工业大学管理学院
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针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题,提出基于两点交叉多子代遗传算法(TPC—MCGA),阐明该算法优越性,并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在当前最优解周围搜索精度,提高算法局部搜索能力。在进化策略中引入种群内部竞争操作,使种群在有限生存空间内加速进化,提高算法运算速度。结果表明,与传统遗传算法相比,TPC—MCGA平均计算时间减少31%-36%,平均迭代次数减少50.2%-51.6%,TPC-MCGA运算速度与最优解精度均明显提高。
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