实数遗传算法交叉策略的改进

陈小平; 于盛林

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实数遗传算法交叉策略的改进

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 实数遗传算法交叉策略的改进
- Improvement on Crossover Strategy of Real-valued Genetic Algorithm
- 电子学报 2003年31卷第1期页码：37-40
- 作者机构：
  
  1. 苏州大学电子信息学院,江苏,苏州,215021
  2. 南京航空航天大学测试工程系,江苏,南京,210016
  3. 苏州大学电子信息学院江苏苏州,215021
  4. 南京航空航天大学测试工程系江苏南京,210016
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60172016)
- DOI：
  中图分类号： TP301.6
- 纸质出版：2003
- 稿件说明：
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陈小平, 于盛林. 实数遗传算法交叉策略的改进[J]. 电子学报, 2003,31(1):37-40.

CHEN Xiao-ping, YU Sheng-lin. Improvement on Crossover Strategy of Real-valued Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(1): 37-40.
陈小平, 于盛林. 实数遗传算法交叉策略的改进[J]. 电子学报, 2003,31(1):37-40. DOI：

CHEN Xiao-ping, YU Sheng-lin. Improvement on Crossover Strategy of Real-valued Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(1): 37-40. DOI：

摘要

本文介绍了实数遗传算法交叉策略的一种改进方法

采用新的交叉策略决定遗传算法中子代个体的位置

可以使子代快速地向更高适应度的区域移动.实验结果说明使用这种改进的实数遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度.

Abstract

This paper presents an improvement on real-valued genetic algorithm that utilizes a new crossover strategy to steer the location of offspring in genetic algorithm.The use of such a crossover strategy provides the capacity of quickly moving offspring toward regions with improved fitness.Experimental results demonstrate that improved real-valued genetic algorithm could greatly accelerate the speed on obtaining optimal solutions.

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