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浮点遗传算法中一种新的杂交算子
New crossover operator in float-point genetic algorithms
摘要点击聽聽163聽聽全文点击聽聽60聽聽投稿时间:2001-2-5聽聽最后修改时间:2002-3-29
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DOI编号聽聽
聽聽2002,19(6):977-980
中文关键词聽聽遗传算法聽聽聽聽全局优化聽聽聽聽参数估计
英文关键词聽聽genetic algorithms聽聽global optimization聽聽parameter estimation
基金项目聽聽
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
汪剑鸣天津大学 自动化学院, 天津 300072sword4000@eyou.com
许镇琳天津大学 自动化学院, 天津 300072
中文摘要
聽聽聽聽聽聽为了提高浮点遗传算法在优化计算时向最优解收敛的速度, 提出了一种新的遗传算子 :代间差分杂交算子. 通过应用于非线性参数估计的仿真计算, 表明了这种杂交算子的有效性及其相对于普通杂交算子的优点.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽To improve the convergent speed of float-point genetic algorithms, a new genetic operator named intergenerational differential crossover operator was proposed. The operator was applied to simulating parameter estimation of nonlinear system, and the resulted showed its validity and its superiority over a general crossover operator.
 
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