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摘要
将生物学的小生境概念引入到基本遗传算法(GA)中,并对遗传操作作了改进,形成了小生境遗传算法,可应用于典型的组合优化问题——MTSP问题的求解,用共享度改变个体的适应值,同时加速淘汰适应值低的个体,提高每一代个体的平均适应值水平,以减少迭代的次数。给出的算例验证了算法的有效性。
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将生物学的小生境概念引入到基本遗传算法(GA)中,并对遗传操作作了改进,形成了小生境遗传算法,可应用于典型的组合优化问题——MTSP问题的求解,用共享度改变个体的适应值,同时加速淘汰适应值低的个体,提高每一代个体的平均适应值水平,以减少迭代的次数。给出的算例验证了算法的有效性。
