【摘 要】
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提出一种新的双种群遗传算法.两个子种群的交叉、变异以及复制操作互不相同.在一个子种群中,高相似个体之间具有相对高的交叉率,遗传操作得到的新个体替代上代种群的最劣的个
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
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提出一种新的双种群遗传算法.两个子种群的交叉、变异以及复制操作互不相同.在一个子种群中,高相似个体之间具有相对高的交叉率,遗传操作得到的新个体替代上代种群的最劣的个体.在另一个子种群中,低相似个体之间具有相对高的交叉率,变异操作采用大变异算子,遗传操作得到的新个体替代上代种群的与其最相似个体.两个子种群之间的移民使新的算法获得了良好的局部搜索能力和全局探索能力.实验结果说明:本文的算法要优于单一种群遗传算法和两个子种群的多种群遗传算法.
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