具有种群多样性的遗传算法及其在容错优化中的应用
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Population Diversity Genetic Algorithm and its Application in Fault-Tolerant Optimization
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    摘要:

    设计一种在进化过程中保持种群多样性的遗传算法,将该遗传算法与蒙特卡罗模拟法结合,从而能够在全部最优解中寻找容错能力最好的解.通过数值实验直观的验证了保持种群多样性在容错优化中的重要作用,以拉压弹簧结构的优化设计为例,有力的证明了该方法较已有方法更有效.

    Abstract:

    A diversity genetic algorithm(DGA) is designed to maintain the diversity of population during the evolutionary process. Through the applications of DGA and Monte Carlo simulation method into design optimization, it has ability to find the most fault-tolerant solution from all the optimal solutions. As the result of the numerical experimentation, it is intuitively verified that maintaining the diversity of the population plays an important role in the optimization of fault-tolerant, and the result of the method used into the structure optimization design of a spring is a strong proof that it is more effective than existing methods.

    参考文献
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引用本文

程澄,王汉宁,朱国良.具有种群多样性的遗传算法及其在容错优化中的应用.计算机系统应用,2016,25(7):142-146

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  • 收稿日期:2015-10-07
  • 最后修改日期:2016-02-04
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  • 在线发布日期: 2016-07-21
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