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目錄
1 概述
2 數學模型
3 運作結果
4 Matlab代碼及文章詳細閱讀
5 參考文獻
6 寫在最後
1 概述
遺傳算法（GA）用于解決各種優化問題。變異算子還負責在 GA 中維持所需的種群多樣性水準。在這裡，針對實數編碼遺傳算法（RGA）提出了方向變異算子以及方向交叉（DX）算子以提高其性能。這些進化算子使用方向資訊來指導變量空間中最有希望的區域中的搜尋過程。在六個不同複雜度的基準優化問題上測試了具有所提出的變異算子和方向交叉 (DX) 的 RGA 的性能，并将結果與具有其他五種變異方案的 RGA 的結果進行了比較。發現所提出的 IRGA 在解決方案的準确性、收斂速度和計算時間方面優于其他 RGA，這是通過統計分析牢固确立的。此外，提出的 IRGA 的性能與一些最近提出的優化算法的性能進行了比較。與上述技術相比，所提出的 IRGA 被認為産生了更好的結果。它還被應用于解決五個有限制的工程優化問題，再次證明了它的優越性。所提出的使用方向資訊的變異方案導緻有效的搜尋，是以獲得了優越的性能。
2 數學模型
詳細數學模型及解釋見第4部分。
3 運作結果
4 Matlab代碼及文章詳細閱讀
本文僅展現部分代碼