【摘 要】
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标准的遗传算法在设置交叉算子和变异算子时使用固定的值，这样在求解复杂的优化问题时会存在解的多样性差和早熟的缺点。传统的自适应算法在收敛速度和解的多样性上是有效的，但
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标准的遗传算法在设置交叉算子和变异算子时使用固定的值，这样在求解复杂的优化问题时会存在解的多样性差和早熟的缺点。传统的自适应算法在收敛速度和解的多样性上是有效的，但是在算子调整的过程中，对算法演化过程中不同阶段的侧重不够（搜索空间、搜索精度、优秀模式的保存及进化动力），这样会使算法的收敛速度变慢并且减少优良解的多样性。提出一种改进的自适应调整算法来提高收敛速度及优良解的多样性，用Logistics曲线按照个体的适应度对交叉和变异算子的大小进行非线性调整，使得算子在演化的过程中满足不同阶段对搜索空间和搜索精
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