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遗传算法，模式构建和统计( Genetic algorithms, schemata construction and statistics )
AlexandruAgapie DoinaCaragea
本文比较了两种二进制遗传算法：统计遗传算法和杂乱遗传算法。它们有相同的挑战--解决“欺骗性”问题--而且，在某种程度上，它们是在相同的范式上设计的：通过使用一些统计派生的图式指导搜索来改进GA。我们提出的统计遗传算法不使用更大的种群，而只使用一个实数串，其平均值为遗传算法进化过程中染色体每个位置上产生的“1”。假设GA在次优点处停滞（这通常是欺骗性问题的情况），我们通过对实值字符串施加阈值来提取负责停滞的模式，导出其互补模式，并恢复GA的进化，将该模式强加给所有新的染色体。
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