一种可用于数值优化的一维智能体遗传算法的研究
全部作者： 李勇明 周頔 曾孝平 第1作者单位： 重庆大学通信工程学院摘要： 针对复杂寻优问题，本文提出了1种新的遗传算法－1维智能体遗传算法（CAGA）。该算法采用1维链式智能体网络结构，实现动态邻域竞争选择、正交交叉和自适应变异，可更好的保持种群多样性，从而获得较优的优化精度。实验采用了多个多维复杂函数进行了优化实验，结果表明，该遗传算法比其他多个著名优化算法可获得更优的优化结果。 关键词： 智能体；遗传算法；数值优化；邻域竞争 (浏览全文) 发表日期： 2007年07月31日 同行评议：
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