【摘 要】
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传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概
【机 构】
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西南交通大学电气化自动化研究所,西南交通大学峨眉校区计算机系
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传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概率,提出云自适应遗传算法(CAGA).由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使交叉变异概率值既具有传统AGA的趋势性,满足快速寻优能力;又具有随机性,且当种群适应度最大时并非绝对的零概率值,有利于提高种群多样性,从而大大改善避免陷入局部最优的能力.典型函数优化实验表明,与标准遗传算法(SGA)和AGA相比,CAGA具有更好的收敛速度和鲁棒性.
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