【摘 要】
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混合遗传优化算法是混合INSGA-II和DE算法。INSGA-II算法相较于NSGA算法一定程度上保护了算法的多样性,提高了收敛速度同时也使收敛点分布均匀。DE是一种基于群体进化的算法,
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学商学院
【基金项目】
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大创项目:江南大学国家级大学生创新创业训练计划(201810295031)
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混合遗传优化算法是混合INSGA-II和DE算法。INSGA-II算法相较于NSGA算法一定程度上保护了算法的多样性,提高了收敛速度同时也使收敛点分布均匀。DE是一种基于群体进化的算法,具有记忆个体最优解和种群内信息共享的特点,即通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解,其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。本文采用INSGAII算法和DE算法进行混合来解决基站的最优分布问题。通过MATLAB进行仿真解决基站最优分布问题。
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