【摘 要】
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使用自适应遗传算法求解复杂多极值函数最优解时，常存在陷入局部最优解的早熟现象。针对上述问题提出一种改进的自适应复制、交叉和突变遗传算法。算法在原有自适应遗传算法的基础上，提出复制率、交叉率和突变率根据种群规模、种群中个体的分布情况和遗传迭代不同阶段进行自适应变化的方法，并给出遗传算子计算公式。使用常用遗传算法测试函数F7函数进行50次重复实验测试，实验结果表明，上述算法不易陷入局部最优解，收敛速度
【基金项目】
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国家自然科学基金（51465005）； 桂科（AA18118002,2017AA24012,AB16380237）； 南宁市重点研发计划项目（20181018-1,20181018-3）；
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使用自适应遗传算法求解复杂多极值函数最优解时，常存在陷入局部最优解的早熟现象。针对上述问题提出一种改进的自适应复制、交叉和突变遗传算法。算法在原有自适应遗传算法的基础上，提出复制率、交叉率和突变率根据种群规模、种群中个体的分布情况和遗传迭代不同阶段进行自适应变化的方法，并给出遗传算子计算公式。使用常用遗传算法测试函数F7函数进行50次重复实验测试，实验结果表明，上述算法不易陷入局部最优解，收敛速度快，精度高，证明所提算法的有效性。
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