【摘 要】
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遗传算法（Genetic Algorithms，GAs）作为一种新的全局优化搜索算法，在各学科中有着广泛的应用，选择策略在GA的进化中具有重要的意义，直接决定GA进化结果的效率和效果，该文指出基于轮
【机 构】
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广西师范学院资环学院,广西师范学院信息技术系
【基金项目】
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广西自然科学基金（0339039）,广西教育厅项目.
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遗传算法（Genetic Algorithms，GAs）作为一种新的全局优化搜索算法，在各学科中有着广泛的应用，选择策略在GA的进化中具有重要的意义，直接决定GA进化结果的效率和效果，该文指出基于轮盘赌选择的遗传算法和基于传统期望值选择的遗传算法的不足，并在此基础上提出了基于改进型期望值选择的遗传算法（Revised Expected Value Selection-GA，REVS-GA），提高了程序的简洁度，同时通过实验证明了REVS-GA有效地克服了“早熟”现象，并且执行的效率比传统算法高.
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