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申请/专利权人：北京无线电测量研究所
申请日：2017-03-14
公开（公告）日：2017-07-18
公开（公告）号：CN106960244A
专利技术分类：.采用遗传模型[2023.01]
专利摘要：本发明涉及一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法，该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，进行遗传操作，产生子代种群1，同时进行粒子群进化操作，产生子代种群2；S5，将子代种群1和子代种群2合并，并按照适应度排序，取适应度高的个体组合为子代种群3；S6，将子代种群3继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法后期效率低下、粒子群算法容易陷入局部最优解的问题，提高进化算法的优化效率和优化效果。
专利权项：一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法，其特征在于,该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件，判断S2中的最优适应度是否满足终止条件，若满足，则输出具有最优适应度的个体，若不满足，则执行S4；S4，对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作，产生子代种群1，同时对种群中不满足终止条件的全部个体进行粒子群进化操作，产生子代种群2；S5，将子代种群1和子代种群2合并，并按照适应度排序，取适应度高的个体组合为子代种群3；S6，将子代种群3继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。
百度查询： 北京无线电测量研究所 一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法
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