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操作系统进程调度问题下的早熟收敛和遗传算法

摘要

研究遗传算法的收敛状态是最大化遗传算法性能的一个重要假设。遗传算法是一种启发式搜索技术;这项技术是基于达尔文的自然选择理论。该算法的重要特点是它可以处理多个解的状态。该算法适用于有限种群集。总体包含个体的集合，这些个体代表解。种群的每个成员都由一个用固定字母书写的字符串表示，并且每个成员都有一个与之相关的优点值，这表示它对所考虑的问题的适用性。遗传算法已经实现了许多编码技术。本文研究了交叉概率和反演概率对遗传算法收敛性的影响。遗传算法的收敛性取决于遗传算法参数的设置。

Er。Rajiv Kumar和Er。Ashwani Kaushik

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