作者：谢超凡; 徐鲁雄; 徐琳算法遗传算法nk模型
摘要：相对于传统的优化算法,遗传算法在解决大规模非线性、非连续和复杂的综合性大型问题有着巨大的优势,易于计算机实现、操作简单、对问题域的超强描述能力,更为重要的是可实行并行计算.为了更贴近现实,自适应遗传算法在传统遗传算法的基础上进行了相应的调整,对遗传算法所涉及的参数进行自适应调整,因此具有更强的鲁棒性和更快的收敛能力.论文使用NK模型来生成不同程度的复杂度地形图,来比较分析对遗传算法和自适应遗传算法的性能影响,从而为实际问题对这两种算法的选择提供理论依据.
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《福建师大福清分校学报》（双月刊）创刊于1981年，由福建省教育厅主管，福建师大福清分校主办，CN刊号为：35-1225/G4，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《福建师大福清分校学报》95年荣获福建省高等学校自然科学版系统优秀学报评比二等奖、95年荣获全国高等学校自然科学版系统优秀学报评比三等奖、99年荣获福建省优秀学报评比二等奖、2003年荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。 《福建师大福清分校学报》现已更名为《福建技术师范学院学报》。
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