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Research on Optimization Efficiency of Genetic Algorithms

机译：遗传算法的优化效率研究

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In order to evaluate the optimization efficiency of Genetic Algorithms (GA)， this paper presents an efficiency evaluation criterion based on average optimization generation and time efficiency of GA, which not only can avoid infection evaluating the efficiency of GA on random factors commendably, but also consider the time firstly. So that it provides gist of evaluation criterion and theory for selecting the efficient GA parameters. According to this criterion, we have made an evaluation and analysis for GA's efficiency influence about the population size, crossover probability and mutation probability. Based on the statistical of function F2, simulation result shows the highest efficiency when GA’s population size, crossover probability, mutation probability are 30、0.7～0.8、 0.001～0.05 respectively.
机译：为了评估遗传算法的优化效率，提出了一种基于平均优化生成和遗传算法时间效率的效率评价标准，不仅可以避免感染对遗传算法效率的随机评价，而且可以避免首先考虑时间。从而为选择有效的遗传算法参数提供评价依据和理论依据。根据这一标准，我们对遗传算法对种群数量，交叉概率和突变概率的效率影响进行了评估和分析。基于函数F2的统计，当GA的种群大小，交叉概率，变异概率分别为30、0.7〜0.8、0.001〜0.05时，仿真结果表明效率最高。

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