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提出最優結果記錄的GA 改進算法，使用MATLAB 語言編制了GA 及其改進算法的實現程序,
用無人駕駛汽車智能控制器設計檢驗了改進算法的有效性。
遺傳算法（GA）是在最近的20 年里迅速發展起來的，它在本質上是一種優化算法。與傳統的優化算法相比，GA 具有更好的全局搜索能力，在理論上定能收斂到全局絕對最優。由于這個本質特點，GA 在諸多領域得到了廣泛應用，取得了令人矚目的成果[1]。但是，當將GA 應用于復雜問題，尤其是復雜動力系統問題求解時，其收斂速度急劇下降，計算成本急劇上升，有時甚至失去了應用價值。
在實際工程問題中，我們可能并不需要得到問題優化的絕對最優結果，有時只要求優化能夠達到一定的精度。基于這個事實，本文將提出一種有效的GA 改進算法，使用MATLAB 語言編制GA 及其改進算法的實現程序，并結合無人駕駛汽車的運動控制器設計對算法有效性進行仿真檢驗。
在下文的論述中，作者使用最優區別于絕對最優，它實際上是滿足一定精度的準最優。
用無人駕駛汽車智能控制器設計檢驗了改進算法的有效性。
遺傳算法（GA）是在最近的20 年里迅速發展起來的，它在本質上是一種優化算法。與傳統的優化算法相比，GA 具有更好的全局搜索能力，在理論上定能收斂到全局絕對最優。由于這個本質特點，GA 在諸多領域得到了廣泛應用，取得了令人矚目的成果[1]。但是，當將GA 應用于復雜問題，尤其是復雜動力系統問題求解時，其收斂速度急劇下降，計算成本急劇上升，有時甚至失去了應用價值。
在實際工程問題中，我們可能并不需要得到問題優化的絕對最優結果，有時只要求優化能夠達到一定的精度。基于這個事實，本文將提出一種有效的GA 改進算法，使用MATLAB 語言編制GA 及其改進算法的實現程序，并結合無人駕駛汽車的運動控制器設計對算法有效性進行仿真檢驗。
在下文的論述中，作者使用最優區別于絕對最優，它實際上是滿足一定精度的準最優。
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