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摘要
选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。实验结果表明该算法在约束最优化问题中应用良好。
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选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。实验结果表明该算法在约束最优化问题中应用良好。
