【摘 要】
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遗传算法是基于自然进化理论的一种并行、高效的全局优化搜索算法，通过模拟生物的进化(自然选择、交叉、变异)，将优化问题转化为生物进化过程，采用优胜劣汰的机制来获得问题的最优解。但传统遗传算法有一些不足，如搜索效率不高，有时会出现未成熟收敛等，尤其二进制编码的遗传算法，计算工作量大，因为它需要繁琐的译码操作，而且在需要获得高精度结果的寻优过程中二进制编码的遗传算法的编码字符串长度需要很长，这无疑增加了
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遗传算法是基于自然进化理论的一种并行、高效的全局优化搜索算法，通过模拟生物的进化(自然选择、交叉、变异)，将优化问题转化为生物进化过程，采用优胜劣汰的机制来获得问题的最优解。但传统遗传算法有一些不足，如搜索效率不高，有时会出现未成熟收敛等，尤其二进制编码的遗传算法，计算工作量大，因为它需要繁琐的译码操作，而且在需要获得高精度结果的寻优过程中二进制编码的遗传算法的编码字符串长度需要很长，这无疑增加了计算的复杂度，减慢了收敛速度。因此，弥补该算法的不足，对遗传算法进行改进或将遗传算法与其它算法复合已经成
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