遗传算法中的模式及其转换初探

被引:1
作者
郑金华
蔡自兴
不详
机构
[1] 中南工业大学!长沙
关键词
遗传算法; 模式转换; 遗传控制;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
该文讨论了遗传算法中的模式及其转换。将具有低阶、长定义距以及平均适应度高于群体平均适应度的模式转换为低阶、短定义距以及高平均适应度的模式,有利于提高遗传算法的收敛速度。同时,还讨论了模式转换有利于提高遗传算法的可控制性。
引用
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[8]  
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