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多子群协同链式智能体遗传算法用于函数优化 全部作者： 李勇明 段特奇 曾孝平 张晓娟 第1作者单位： 重庆大学通信工程学院 论文摘要： 普通遗传算法全局优化精度不高、运行时间长的不足，基于此，本文基于链式智能体网络结构提出了1种多子群协同链式智能体遗传算法(MPAGA)。该算法采用了多子群并行搜索的模式，链式智能体结构，动态邻域竞争和正交交叉的策略等，可实现多机并行优化，具有优化时间短、优化精度高的特点。为了验证本文算法的优越性，采用多个国际标准的测试函数对该算法性能进行测试。实验结果表明，该算法在全局优化结果的精度、优化收敛速度方面均优于MAGA。 关键词： 遗传算法；多子群；智能体；链式网络结构 (浏览全文) 发表日期： 2007年10月25日 同行评议： （暂时没有） 综合评价： （暂时没有） 修改稿： (第1版)(2007-11-09)