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提出一种用于连续变量函数优化的遗传算法。它由一种简单、适应面广的动态刻度适应值和选择算子、杂交与变异算子，以及这些算子相应的自适应概率组成。该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。实验结果表明，该算法是一种快速有效的全局优化算法。
A REAL-VALUED GENETIC ALGORITHM FOR OPTIMIZATION PROBLEM WITH CONTINUOUS VARIABLES
【摘 要】
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提出一种用于连续变量函数优化的遗传算法。它由一种简单、适应面广的动态刻度适应值和选择算子、杂交与变异算子，以及这些算子相应的自适应概率组成。该算法经两个常用函数检
【机 构】
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南京航空航天大学电子工程系
【出 处】
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南京航空航天大学学报：英文版
【发表日期】
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1997年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金,国防科学基金
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