一维下料的改进遗传算法优化
的后期，上一代的适应度往往趋近于最高，较高的变异率有可能破坏原有的优良基因，导致子代的适应度降低。基于这样考虑，该系统采用线性的变异率，变异率随着遗传代数的增加而降低。变异率的线性变化公式为：R=（0.8G-g）/G+0.1，其中R为当前代数的变异率，G表示的是遗传算法需要进化的总代数，而g表示当前的进化代数。可以看出变异率的范围是从0.1到0.9。这是因为在进化的后期也需要一定的变异率用来提高下代种群的适应度。⑶ 选择算子传统的遗传算法是由上一代经过交叉与一定概率的变异得到两个下一代。而有可能存在的问题就是在上一代经过交叉之后就得到了适应度较高的个体，再经过变异之后适应度有所降低。因此本算法采用扩展选择算子，由上一代经过交叉后得到两个子代，与由这两个子代个体经过一定概率的变异得到两个子代个体并存。最后将得到的子代与父代通过计算适应度筛选出nScale个最优个体交给下一次进化。如此就避免进化途中的浪费，错过适应度较高的解。3.3 结
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