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1.
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应用于电力系统无功优化的改进遗传算法 被引次数：22
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周双喜《电网技术》,1997年第21卷第12期
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遗传算法是近些年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法。本文在传统遗传算法的基础上，对遗传操作进行了进一步研究和改进，提出了改进遗传算法，电力系统的无功优化问题实例计算表明，改进遗传算法的优化结果可以更有效地达到或接近全局最优。
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2.
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遗传算法及其并行性研究
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肖国强 王丽萍 彭斌《微处理机》,2007年第28卷第5期
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遗传算法是一种解决优化问题的方法。经过多年的发展,已经在很多领域取得了成功的应用。而传统的遗传算法经过改进,产生了各种改进后的遗传算法,而并行性是遗传算法改进的重点突破方向,重点研究了遗传算法的并行性。并结合项目开发出实例。
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3.
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遗传算法理论及其应用研究进展 被引次数：6
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边霞 米良b《计算机应用研究》,2010年第27卷第7期
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首先阐述遗传算法的原理和求解问题的一般过程；然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的改进，并对遗传算法在计算机科学与人工智能、自动控制以及组合优化等领域的应用进行陈述；最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。
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4.
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二进制遗传算法和八进制遗传算法的函数优化结果比较 被引次数：1
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李冬黎 何湘宁《浙江工业大学学报》,2001年第29卷第3期
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研究了遗传算法在寻找函数最优值方面的应用，比较分析了二进制遗传算法和八进制算法的函数优化结果。计算机仿真的结果表明二进制编程遗传算法在函数优化中要优于八进制编码遗传算法。
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5.
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基于遗传算法的大中型异步电机优化设计 被引次数：2
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李景川 励庆孚 丁国兴《大电机技术》,1998年第3期
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本文在遗传算法基本原理的基础上，结合异步电机优化设计的特点，建立了电机优化设计算法模型，并对传统遗传算法进行了改进。通过对大中型异步电机进行优化实例研究。表明遗传算法在电机优化设计领域是一种行之有效的全局优化方法。
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6.
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遗传算法TSP问题的实现及免疫优化
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李展晖 杜友福 张兴旺 刘俊《数字社区&智能家居》,2007年第1卷第2期
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本文介绍了遗传算法的基本知识，并利用遗传算法解决TSP（旅行商）问题，在此基础上，用免疫遗传算法进行优化对比。
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7.
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遗传算法研究综述 被引次数：74
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吉根林《计算机应用与软件》,2004年第21卷第2期
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遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的研究现状，描述了它的主要特点和基本原理，概述了它的理论、技术和应用领域，讨论了混合遗传算法和并行遗传算法，指出了遗传算法的研究方向，并对遗传算法的性能作了分析。
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8.
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基于网络遗传算法的全局优化 被引次数：1
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孙权 郑龙《微计算机信息》,2006年第22卷第27期
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本文在分析当前全局优化方法研究现状的基础上,提出了一种改进的遗传算法――网络遗传算法,应用简单实例说明了网络遗传算法的具体操作,同时应用大量数值实例证明了网络遗传算法解决全局优化问题的可行性、正确性、有效性。
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9.
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基于无线射频定位系统的网络拓扑优化
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陈蕾 陆金桂 魏红 王迷迷《微电子学与计算机》,2009年第26卷第12期
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以遗传算法和免疫算法相结合的算法为研究手段,为无线射频网络的拓扑结构做了优化.这个设计在传统的遗传算法上加以改进,结合了遗传算法和免疫算法的优点,将免疫算法作为遗传算法的一个更新个体的算子,从而提高了遗传算法的搜索能力,使得网络拓扑的结果更加优秀.
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10.
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在于遗传算法的大中型异步电机优化设计 被引次数：2
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李景川 励庆孚《大电机技术》,1998年第3期
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本在遗传算法基本原理的基础上，结合异步电机优化设计的特点，建立了电机优化算法模型，并对传统遗传算法进行了改进。通过对大中型异步电机进行优化实例研究。表明遗传城电机优化设计领域是一种行之有效的全局优化方法。
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11.
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遗传算法的自适应进化策略及TSP问题的遗传优化 被引次数：14
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陈贤富 庄镇泉《电子学报》,1997年第25卷第7期
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本文研究遗传算法的进化策略，提出了一种在遗传操作层次上将局部搜索方法与基本遗传算法要结合，依据遗传群体的环境参量动态地调整遗传算法的进化策略和控制局部搜索强度的自适应进化策略，并结合货郎担（ＴＳＰ）优化问题介绍其具体实现方法，给出实验结果。
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12.
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自适应分层遗传算法在函数优化中的应用
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吴龙树 王豫 崔清民《河南纺织高等专科学校学报》,2003年第15卷第2期
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通过分析基本遗传算法在函数优化中的应用，研究其不收敛和收敛慢的原因，并在此基础上提出了自适应分层遗传算法。通过实验，证明了改进算法的优越性。
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13.
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自适应分层遗传算法在函数优化中的应用
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吴龙树 王豫 崔清民《河南工程学院学报（自然科学版）》,2003年第15卷第2期
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通过分析基本遗传算法在函数优化中的应用,研究其不收敛和收敛慢的原因,并在此基础上提出了自适应分层遗传算法.通过实验,证明了改进算法的优越性.
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14.
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遗传算法在挖掘机反铲装置优化中的运用
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方良周 段启筠《沈阳建筑工程学院学报(自然科学版)》,1998年第14卷第3期
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研究遗传算法在液压挖掘机反铲装置优化的运用，建立数学模型，同时了为提高运算效率，对于遗传算法作了某些改进，数值计算表明，该算法效率高，有很强的适应性。
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15.
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基于隐式性能指标的机械振动优化设计研究
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谢丹 刘幺和《计算机与数字工程》,2010年第38卷第9期
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为了解决一般遗传算法在机械振动优化设计设计中的困境,以交互式遗传算法和粗糙集为理论基础,提出了基于隐式性能指标的机械振动优化设计的算法。研究表明,交互式遗传算法对于机械振动优化设计有重要的应用价值。
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16.
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遗传算法与组合优化问题研究 被引次数：8
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岳琪 宋文龙 陈立生《信息技术》,2004年第28卷第1期
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介绍了遗传算法的原理、遗传算法的求解步骤，组合优化问题的数学模型及其用遗传算法解决此类问题的一般方法，并以一单目标数学规划问题为实例来说明遗传算法在解决组合优化问题时的有效性和优越性。最后，对遗传算法存在的问题及研究趋势进行了说明。
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17.
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十进制遗传算法的收敛性分析 被引次数：1
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黄友锐《淮南工业学院学报》,2001年第21卷第1期
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十进制遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法，由于其稳定性好，不需要计算目标函数的导数和能处理多维数值问题，十进制遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛运用。通过对十进制遗传算法的收敛性进行分析，为改进十进制遗传算法奠定了理论基础。
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18.
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结构优化GAs算法应用研究 被引次数：4
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魏英姿 郭鹏飞《辽宁工学院学报》,1998年第18卷第3期
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阐述了遗传算法优于传统算法的特性，介绍了遗传算法的基本机理和其在结构优化领域内的应用，表明遗传算法是一种适合于结构优化设计的有效方法。
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19.
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改进的遗传算法在换热网络综合优化中的应用研究
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苏文杰 尹洪超 赵亮 张漱荣 孟凡威 周吉利《节能技术》,2005年第23卷第5期
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通过对遗传算法和模拟退火算法进行深入研究,建立了改进的遗传算法--遗传模拟退火算法,并通过换热网络综合优化的实例进行计算验证,结果表明,该算法切实可行.
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20.
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遗传算法中选择策略的分析 被引次数：5
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胡妙娟 胡春 钱锋《计算机与数字工程》,2006年第34卷第3期
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遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍并讨论了最能体现遗传算法“自然选择、适者生存”特点的选择算子的多种操作策略，提出一些可以进一步改进和完善遗传算法选择算子的研究方向，可提高遗传算法的性能，从而扩大遗传算法在各个领域的应用。
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