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基于多种群遗传算法的函数优化算法研究
摘要
本文为了改善传统遗传算法在复杂二元函数求最值问题中容易陷入局部最优和早熟等现象，提出利用多种群遗传算法来改变这一现象，求得函数最终解。多种群遗传算法算法通过建立多个种群，改变各个种群中的控制参数优化算法，加入人工选择算子筛选出各个种群中的最优值，来增加迭代次数，使得算法的收敛性增强，跳出局部最优，最终求得全局最优解。
通过选用两个不同的复杂二元函数分别运用传统遗传算法和多种群遗传算法进行对比，分析二者曲线分布和最优值区间，表明了多种群遗传算法的寻优能力强，精度高，可以迅速跳出局部最优求得最终解，是一种十分有效的寻优算
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