【摘 要】
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针对遗传算法的缺陷和不足，提出了一种改进的遗传算法。对于优秀个体丢失的问题，采用了“优秀个体选择策略”，将父代中的优秀个体无条件的赋给子代之中，增加了优秀个体继续参加遗传的几率；引入一个新的判定函数judge来处理种群，使其避免早熟；利用MATLAB语言编写程序，对具体函数进行观察研究，通过观察种群的“秩”与遗传代数、种群规模的关系，比较直观地判断出种群是否早熟；然后，在不同情况下相应地对交叉、变
【机 构】
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沈阳工业大学 110023 沈阳职业技术学院 110045
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针对遗传算法的缺陷和不足，提出了一种改进的遗传算法。对于优秀个体丢失的问题，采用了“优秀个体选择策略”，将父代中的优秀个体无条件的赋给子代之中，增加了优秀个体继续参加遗传的几率；引入一个新的判定函数judge来处理种群，使其避免早熟；利用MATLAB语言编写程序，对具体函数进行观察研究，通过观察种群的“秩”与遗传代数、种群规模的关系，比较直观地判断出种群是否早熟；然后，在不同情况下相应地对交叉、变异或者种群进行处理，使它们更加趋于合理，避免早熟现象的发生。通过改进遗传算法在具体函数优化和电极优化设计中的应用，可以看出此算法很好地处理了早熟的问题，增加了种群的多样性。防止陷入早熟的陷阱，证明了对遗传算法的改进是明显和有效的。
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