【摘 要】
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在遗传算法中引入个体学习机制能够提高算法的性能,避免算法收敛过慢或陷入局部最优。常用的个体学习机制有两种,即拉马克学习与鲍德温学习,通过分析比较了两种学习机制在遗
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在遗传算法中引入个体学习机制能够提高算法的性能,避免算法收敛过慢或陷入局部最优。常用的个体学习机制有两种,即拉马克学习与鲍德温学习,通过分析比较了两种学习机制在遗传算法中的性能差异,指出了它们各自的优势与不足。为进一步提高算法性能,基于＂学习潜能＂的新概念及利用鲍德温学习挖掘个体学习潜能的方法,将两种学习机制有机结合在一起,使学习的优势得到充分发挥,使其不足得到有效抑制。数值试验结果表明,包含两种学习机制的新算法取得了很好的效果。
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