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一種可用于數(shù)值優(yōu)化的一維智能體遺傳算法的研究
全部作者： 李勇明 周頔 曾孝平 第1作者單位： 重慶大學通信工程學院 論文摘要： 針對復(fù)雜尋優(yōu)問題，本文提出了1種新的遺傳算法－1維智能體遺傳算法（CAGA）。該算法采用1維鏈式智能體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)動態(tài)鄰域競爭選擇、正交交叉和自適應(yīng)變異，可更好的保持種群多樣性，從而獲得較優(yōu)的優(yōu)化精度。實驗采用了多個多維復(fù)雜函數(shù)進行了優(yōu)化實驗，結(jié)果表明，該遺傳算法比其他多個著名優(yōu)化算法可獲得更優(yōu)的優(yōu)化結(jié)果。 關(guān)鍵詞： 智能體；遺傳算法；數(shù)值優(yōu)化；鄰域競爭 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2007年07月31日 同行評議：
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