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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
发布时间:
2025-05-13 11:46:44
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(
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相关试题
1.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
2.
种群规模太小时,遗传算法的优化性能一般不会太好,容易陷入局部最优解,因此遗传算法的种群规模越大越好。
3.
基于梯度的数值优化算法容易陷入局部最优解,不适用于求解复杂系统的全局最优解。()
4.
以下有关遗传算法正确的说法是哪些?? 种群个体可以采用实数的编码。种群个数太少的情况下,选择与适应度成比例的选择方法容易导致局部最优值。遗传算法可以解决任意优化问题。
5.
对于一个优化设计问题,通过优化方法获得的最优值即为其优化设计方案。( )
6.
凸优化的任何局部最优解就是全局最优解。
7.
在遗传算法中,适应度函数是由目标函数变换来的,有时也可以直接将待求解优化问题的目标函数作为适应度函数。
8.
请简述优化设计中局部最优解和全局最优解的区别。
9.
在用遗传算法解决TSP问题时,下列说法中正确的有( )。
10.
到最优解会导致单次迭代的时间复杂度过高,同时会更容易陷入局部最优解。因此,使用随机移动的方式进行迭代,
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