引用本文:汪剑鸣,许镇琳.浮点遗传算法中一种新的杂交算子[J].控制理论与应用,2002,19(6):977~980.[点击复制]
WANG Jian-ming,XU Zhen-lin.New crossover operator in float-point genetic algorithms[J].Control Theory and Technology,2002,19(6):977~980.[点击复制]
浮点遗传算法中一种新的杂交算子
New crossover operator in float-point genetic algorithms
摘要点击 3373  全文点击 1674  投稿时间：2001-02-05  修订日期：2002-03-29
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2002.6.036
  2002,19(6):977-980
中文关键词  遗传算法  全局优化  参数估计
英文关键词  genetic algorithms  global optimization  parameter estimation
基金项目  
作者单位E-mail
汪剑鸣 天津大学 自动化学院, 天津 300072 sword4000@eyou.com  
许镇琳 天津大学 自动化学院, 天津 300072  
中文摘要
      为了提高浮点遗传算法在优化计算时向最优解收敛的速度, 提出了一种新的遗传算子 :代间差分杂交算子. 通过应用于非线性参数估计的仿真计算, 表明了这种杂交算子的有效性及其相对于普通杂交算子的优点.
英文摘要
      To improve the convergent speed of float-point genetic algorithms, a new genetic operator named intergenerational differential crossover operator was proposed. The operator was applied to simulating parameter estimation of nonlinear system, and the resulted showed its validity and its superiority over a general crossover operator.