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針對遺傳算法局部搜索能力弱的缺陷，提出了一種改進的混合遺傳算法。根據遺傳的不同階段分為兩個不同的群體——競爭群體和適應性群體，提出相關的遺傳算子——繁殖因子。將運籌學中的單純形法應用于遺傳算法中，增強了遺傳算法的局部搜索能力。對復雜函數的尋優實驗驗證了混合遺傳算法的有效性，并通過與傳統SGA的實算結果對比，更進一步說明了算法的改進效果。There are some limitations that using genetic algorithms. This paper presents the Mixed Genetic Algorithm(MGA). Based on the phase of genetic，the colonies are differentiated to two different colonies-adaptive population and competing population. The correlated operator, propagate gene, is brought forward. The local search ability of the genetic algorithm is enhenced by using the simplex algorithm of operational research. The emulation experiment data shows the optimizing convergence reliability and higher converging velocity.
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