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          具有適應(yīng)度選擇調(diào)整策略的混沌遺傳算法及其應(yīng)用

          劉奕岑; 徐蔚鴻; 陳沅濤; 馬紅華 長沙理工大學(xué)計算機(jī)與通信工程學(xué)院綜合交通運輸大數(shù)據(jù)智能處理湖南省重點實驗室; 湖南長沙410114; 南京理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院; 江蘇南京210094; 資興市科學(xué)技術(shù)局; 湖南郴州423400

          關(guān)鍵詞:混沌運動 遺傳算法 適應(yīng)度函數(shù) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能污水處理系統(tǒng) 

          摘要:針對遺傳算法在非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題中易陷入局部最優(yōu),且大量研究改進(jìn)后仍存在不足的問題。根據(jù)混沌運動的結(jié)構(gòu)特點,提出了一種解決非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題的混沌遺傳算法(CGA,ChaosGeneticAlgorithm)。該算法將混沌變量引入遺傳算法的優(yōu)化變量中,使兩者的取值范圍相互映射,利用更新后的混沌變量轉(zhuǎn)換為“染色體”進(jìn)行遺傳操作,同時根據(jù)適應(yīng)度大小選擇需要附加混沌擾動的群體,使變異操作具有導(dǎo)向性,經(jīng)過多次進(jìn)化,得出問題的最優(yōu)解。仿真實驗利用多種測試函數(shù)和相似的智能優(yōu)化算法進(jìn)行對比驗證。結(jié)果表明,該算法保證了非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題動態(tài)響應(yīng)的速度和尋優(yōu)結(jié)果的精度,定量的評價了混沌遺傳算法的優(yōu)化效果。

          計算技術(shù)與自動化雜志要求:

          {1}參考文獻(xiàn)請參考國家標(biāo)準(zhǔn)格式著錄。

          {2}要求選題新穎、觀點鮮明、資料準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)翔實,具有一定的學(xué)術(shù)交流價值或普遍借鑒意義。

          {3}除非作者另有聲名,本刊對稿件有權(quán)修改。

          {4}論文若多作者署名時必須排序,應(yīng)注明每位作者的工作單位和郵政編碼。第一作者還須提供性別、出生年、學(xué)位、職稱、是否為研究生導(dǎo)師等方面的信息。通信作者應(yīng)注明聯(lián)系電話及其電子信箱。

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          計算技術(shù)與自動化

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