【摘 要】
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针对传统遗传算法在函数优化问题中的不足，提出构建一种矩阵结构种群的遗传算法MGA（Matrix Structure Genetic Algorithm）。MGA采用矩阵形式的数据结构，借助于矩阵的行、列及主对角线等概念描述种群，并在此结构上对选择、交叉和变异三种算子均进行改进。选择算子是通过逐行寻优构建父代精英种群，具体操作是每行最优个体移动到所在行的主对角线位置；交叉算子采用父代精英种群中任意两
【机 构】
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贵州民族大学模式识别与智能系统省级重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划项目（黔科合基础[2018]1082）； 贵州省教育厅教改项目（20161113006,2020047）；
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针对传统遗传算法在函数优化问题中的不足，提出构建一种矩阵结构种群的遗传算法MGA（Matrix Structure Genetic Algorithm）。MGA采用矩阵形式的数据结构，借助于矩阵的行、列及主对角线等概念描述种群，并在此结构上对选择、交叉和变异三种算子均进行改进。选择算子是通过逐行寻优构建父代精英种群，具体操作是每行最优个体移动到所在行的主对角线位置；交叉算子采用父代精英种群中任意两个个体A（i,i）和A（j,j）交叉产生两个子代个体A（i,j）和A（j,i）,并分别置于关于主对角线对称的位置（i,j）和（j,i）;变异算子是对种群全体逐一进行克隆变异，若克隆变异结果优于原个体则选择克隆变异结果，否则不变。经过上述三步的若干次循环迭代，最终以矩阵种群中的最优个体为问题的最优解。通过对若干函数优化问题的实验测试表明，该方法收敛速度很快，全局收敛性能显著提高，可以推广到其他演化算法。
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