【摘 要】
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遗传算法(GA)是基于自然进化原则的搜索和优化算法，近年来已被成功地应用到组合优化等诸多领域。然而，在应用GA去解决现实世界中的大规模而复杂的问题时，面临着精度和速度之间的
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遗传算法(GA)是基于自然进化原则的搜索和优化算法，近年来已被成功地应用到组合优化等诸多领域。然而，在应用GA去解决现实世界中的大规模而复杂的问题时，面临着精度和速度之间的矛盾冲突，GA通常会导致一个不尽如人意的折中。此外，频繁遇到的常见问题之一是早熟收敛。
在本文中，我们开发了一种具备保留选择机制的遗传算法(GARS)，旨在通过维持种群多样性来防止早熟收敛，进而最终实现全局优化。我们提出了一种新的选择机制——保留选择，它源自于“对应于较差质量的解的染色体也应当被继承”这一想法。与传统GA相比较，改进算法在计算复杂度不显著增加的前提下，有效地提升了优化质量和搜索效率。我们的目标是构建一个适用于全局优化的高效而健壮的进化算法。
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