畜禽饲养对饲料养分的需求越来越高,饲料配方需要处理的原料种类不断扩大,配方算法需要处理的数据非常巨大,因此对传统遗传算法的计算效率提出更高的挑战和要求。文中分析了基于实数编码的遗传算法在种群初始化和交叉、变异操作过程中存在的缺陷,在此基础上,提出了基于经验值引导和及时检查修正联合作用的算法优化改进措施,并以特定猪饲料配方为例,通过仿真实验,验证了改进后的遗传算法在执行效率和解的质量两方面都有显著提升。
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