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聚类赋能：小生境遗传算法的深度优化与应用探索.docx

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    聚类赋能：小生境遗传算法的深度优化与应用探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今科学技术飞速发展的时代，众多领域如工程设计、机器学习、数据挖掘、运筹学和控制等都面临着大量复杂的优化问题，这些问题往往具有高维度、多模态、非线性等特点，求解难度极大。例如，在工程设计中，需要在满足各种约束条件下，对多个设计参数进行优化，以实现产品性能的最大化和成本的最小化；在机器学习中，模型的参数调优需要在复杂的参数空间中寻找最优解，以提高模型的准确性和泛化能力。传统的优化算法在处理这些复杂问题时，常常陷入局部最优解，无法找到全局最优解，导致优化效果不佳。

    遗传算法（GeneticAlgorithm,GA

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