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文档简介

图22所示。图STYLEREF1\s2SEQ图\*ARABIC\s11遗传算法流程图[81]遗传算法主要有5个核心步骤：（1）评估每条染色体所对应个体的适应度；（2）利用比例适应度选择，从源群体中选择两条染色体。（3）对这两个染色体进行重组，从而可以产生子代；（4）对子代的染色体进行进化；（5）重复步骤2-4，产生新种群，直到满足停止条件。在选择策略上，一般的遗传算法通常使用轮盘赌（roulettewheel）的方法来模拟自然选择。在这种方法中，每个个体繁殖后代数量的比例取决于它的适应度。由于模拟退火不依赖起始点且能更好地寻找全局最优解，本文使用了模拟退火（simulatedannealing,SA）作为选择策略。在选择过程中，根据退火选择概率P(P(2-35)在重组过程中，我们随机选择交叉点，比如染色体{01010101101010100001011111110000}和染色体{11010101101110100101111000001111}进行交叉则可得到染色体{01010101101010100001011100001111}与染色体{11010101101110100101111011110000}。对于进化过程，我们会在所有个体内随机地选择一个，并随机得改变每一代的固定比特数，比如染色体{11010101101110100101111011110000}会被变异为{11010101101110100101111001110000}。我们重复评估-选择-重组-进化这个过程，不断地产生新一代，直到满足终止条件：找到适应度函数的最大解。在下一节中，我们将根据上文给出的思路实现基于遗传算法的最优声

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