【摘 要】
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为了解决自适应遗传算法收敛于最优解概率低的问题,在传统遗传算法的基础上进行改进。先在选择算子中引入个体相似函数及其阈值,既避免“早熟”现象又保证子代种群的多样性;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U19B2016)
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为了解决自适应遗传算法收敛于最优解概率低的问题,在传统遗传算法的基础上进行改进。先在选择算子中引入个体相似函数及其阈值,既避免“早熟”现象又保证子代种群的多样性;再采取竞争策略,在较为优秀的个体中进行交叉操作,有效产生优秀子代,加快算法的收敛速度;最后运用部分优秀个体的有效信息指导变异操作,使个体变异具有方向性。在同等种群规模下,改进遗传算法完全收敛于最优解,其运算时间比自适应遗传算法减少约50%。然后,将改进遗传算法应用于跳频通信系统,提出一种基于改进遗传算法的智能决策引擎,通过智能选择调制方式、发射功
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