【摘 要】
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遗传算法易搜索到全局最优解,但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象.基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50508008);辽宁省博士启动基金资助项目(20041014)
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遗传算法易搜索到全局最优解,但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象.基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群;采用最优个体储存、最差个体替换策略.在改进遗传算法的基础上,又引入自适应的交叉、变异概率公式,幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法.通过十五杆平面桁架的数值算例,自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比,验证自适应遗传算法的优越性能.
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