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1.
本文提出的改进遗传算法通过在选择操作前对种群进行相似性检查来保持群体多样性,解决进化种群早熟问题,提出了与相似率和迭代次数相关的变异概率公式来保持种群多样性和算法收敛性,通过在UCI的WINE和IRIS两组数据集上与c-means算法的聚类实验结果比较,证明了改进遗传算法的有效性．
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2.
模糊遗传算法在解决现实世界的多目标运输问题中发挥着重要作用．为了提高算法的运行效率，本文通过引入一种高效的染色体可行性判断的算法对模糊遗传算法做了一定的改进，并通过算例分析，证明了改进算法能够明显提高运行效率．
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