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遗传算法中交叉算法的改进_姜薇.caj
遗传算法中交叉算法的改进_姜薇.caj
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一种改进的遗传算法交叉策略 (2012年)
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适应值的逼近决定子代个体的位置,能快速找出最优个体,但容易陷入局部解提出了一种改进方法,确定交叉的父代个体,使进化向高适应值区域搜索通过引入进程实现个体不等几平地产生新个体,保持种群多样性实验证明该方法可行有效,提高了遗传算法的收敛卑和收敛速度
基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择改进方案
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图像分割是图像分析中最关键的任务之一。 阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。 在阈值方法中,最小交叉熵阈值(MCET)由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。 尽管在二级阈值化的情况下MCET是有效的,但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时,MCET会遇到昂贵的计算。 提出了一种基于遗传算法的改进方案,用于多级MCET中固定阈值的选择。 该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算
一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法.pdf
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改进量子交叉遗传算法在TSP问题中的应用 (2012年)
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为提高遗传算法求解旅行商问题的效率,提出了一种改进量子交叉算子遗传算法.与经典量子全干扰交叉算子中城市的选择完全依赖于其位置的选择策略相比,新算子在选择城市时加人了父代优质解的有用信息,从而在维持解的多样性的同时,提高交叉所产生新解的质量.仿真算例结果表明,改进交叉算子遗传算法有着良好的全局搜索和局部挖掘能力,针对TSP 问题的最优解、平均解均优于传统算法.
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一种改进的神经网络增量学习算法.caj,仅供参考啊啊啊
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实数交叉算子的选取和算法改进 (2002年)
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在总结分析实数遗传算子的基础上,根据算法搜索效果,将区域划分与转移思想应用到算法结构改进中。对复杂函数全局解搜索的实验表明,新算法在寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面比基本实数遗传算法有较大改进。文中还将改进的实数遗传算法用于测量数据的估计中,得到了较好的线性和非线性参数估计结果。
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