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基于改进遗传算法的电极优化设计研究

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针对遗传算法的缺陷和不足，提出了一种改进的遗传算法。对于优秀个体丢失的问题，采用了“优秀个体选择策略”，将父代中的优秀个体无条件的赋给子代之中，增加了优秀个体继续参加遗传的几率；引入一个新的判定函数judge来处理种群，使其避免早熟；利用MATLAB语言编写程序，对具体函数进行观察研究，通过观察种群的“秩”与遗传代数、种群规模的关系，比较直观地判断出种群是否早熟；然后，在不同情况下相应地对交叉、变异或者种群进行处理，使它们更加趋于合理，避免早熟现象的发生。通过改进遗传算法在具体函数优化和电极优化设计中的应用，可以看出此算法很好地处理了早熟的问题，增加了种群的多样性。防止陷入早熟的陷阱，证明了对遗传算法的改进是明显和有效的。

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来源
《第三届沈阳科学学术年会》|2006年|76-78|共3页
会议地点沈阳
作者
刘研; 曹云东;
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作者单位

沈阳市科协;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
遗传算法; 电极优化; 函数优化;

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