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作为一种有效的优化方法,遗传算法在实际中的应用非常普遍。但它用来解决实际问题时,其收敛速度慢和稳定性差成为需要解决的关键问题。为了克服这些问题,本文通过创建最初的人口,免疫选择操作,改进遗传算子等一系列的方面来改善免疫快遗传算法。实验表明该算法比许多现有的算法具有更快的收敛性和更好的稳定性。 相似文献
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作为一种有效的优化方法,遗传算法在实际中的应用非常普遍.但它用采解决实际问题时,其收敛速度慢和稳定性差成为需要解决的关键问题.为了克服这些问题,本文通过创建最初的人口,免疫选择操作,改进遗传算子等一系列的方面来改善免疫快遗传算法.实验表明该算法比许多现有的算法具有更快的收敛性和更好的稳定性. 相似文献
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