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| 器官遗传算法 | |
| 引用本文： | 陈崚,陈云霞,沈洁,秦玲. 器官遗传算法[J]. 计算机工程, 2002, 28(9): 34-36 |
| 作者姓名： | 陈崚 陈云霞 沈洁 秦玲 |
| 作者单位： | 1. 扬州大学工学院计算机系,扬州,225009;南京大学软件新技术国家重点实验室,南京,210093 2. 青岛海洋大学计算中心,青岛,266000 3. 南京大学软件新技术国家重点实验室,南京,210093 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(66074013 )，国家高性能计算基金资助项目(99210)，江苏省教育厅自然科学基金资助项目(99KJB520003 )，南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金资助项目 |
| 摘 要： | 提出一种改进的遗传算法，即器官遗传算法，该算法改变经典的遗传算法在选择操作中对群体中被选中的个体的各个分量全部继承的做法，对各个分量按其所在个体的适应分别进行选择和实行交叉，变异等操作，然后将这些分量组成新一代个体，以非线性规划问题为例进行了实验结果表明该方法比使用经典的遗传算法具有更好的收敛速度。 |
| 关 键 词： | 器官遗传算法 优化 遗传操作 收敛速度 群体 |
| 文章编号： | 1000-3428(2002)09-0034-03 |
| 修稿时间： | 2001-10-26 |
Organ Genetic Algorithm |
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| CHEN Ling,,CHEN Yunxia,SHENG Jie,QIN Ling. Organ Genetic Algorithm[J]. Computer Engineering, 2002, 28(9): 34-36 | |
| Authors: | CHEN Ling CHEN Yunxia SHENG Jie QIN Ling |
| Affiliation: | CHEN Ling1,3,CHEN Yunxia2,SHENG Jie3,QIN Ling3, |
| Abstract: | A new type of genetic algorithm i.e. organ genetic algorithm is presented. Unlike the traditional genetic algorithm in whichthe selection operations adopt all the components of the individuals selected, this algorithm selects each component according to the value of the fitness function of the individual it belongs to, operations of crossover and mutation are also made on these selected values of each component. Then these components are combined to form the individuals of the new generation. Experimental results on the problem of nonlinear programming show that this method has much higher convergence speed than that of traditional GA. |
| Keywords: | Genetic algorithmOptimizationGenetic operation |
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