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遗传算法函数优化实验要求
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实验二 遗传算法实验
一、实验目的：
熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解流程并测试主要参数对结果的影响。
二、实验原理：
遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。这个群体在问题特定的环境里 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 的影响。
修改精英策略，并作对比分析。
在无精英策略的基础上，实现任意两种操作的变体（初始化、选择、交叉、种群多样性等），并与原算法做性能对比与分析。
在变体基础上，增加精英策略，并分析算法性能。
实验报告要求：以上实验内容，每个内容均独立运行算法10次，根据10次的最佳适应度值的均值和方差，分析算法的稳定性，并给出其中一次运行结果（决策变量的分布图、算法收敛图）。
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