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基于周期性变异的遗传算法的研究
  • ISSN号:1001-3881
  • 期刊名称:机床与液压
  • 时间:0
  • 页码:51-55
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,陕西西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金青年科学基金项目(50705073);陕西省自然科学基础研究计划项目(2006E224)
  • 相关项目:基于进化计算与流形学习的复杂机电系统故障检测方法的研究
中文摘要:

为了克服早熟现象,同时减小计算量,提出了一种周期性变异遗传算法(A Cycle Mutation Genetic Algorithm,CMGA),并通过改进CMGA的选择算子,获得了一种新的遗传算法(An Improved Cycle Mutation Genetic Algorithm,ICM-GA)。通过对比测试实验表明该算法在勘探能力、稳定性和计算速度上都具有明显的优势,并具有对种群的初始分布不敏感的特性。

英文摘要:

To avoid premature convergence and decrease the computational cost, a cycle mutation genetic algorithm (CMGA) was designed, and an improved cycle mutation genetic algorithm (ICMGA) was schemed by mended the selection operator of CMGA. The experimental results indicate that exploration and exploitation of ICMGA are better than those of other algorithms and ICMGA is not sensitive to the initial population distribution.

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期刊信息
  • 《机床与液压》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会生产工程分会 广州机械科学研究院
  • 主编:闵新和
  • 地址:广州市黄埔区茅岗路828号
  • 邮编:510700
  • 邮箱:jcy@gmeri.com
  • 电话:020-32387859
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3881
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1259/TH
  • 邮发代号:46-40
  • 获奖情况:
  • 2011荣获第四届广东省优秀科技期刊一等奖2010年...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28254