4 改进的遗传算法 　　在GA 搜索过程中，会出现将妨碍适应值高的个体生成而影响GA 的工作，是搜索方向偏离全局最优解的问题，针对这样的问题采用适当的改进适应度函数和混合编码方式来解决，同时对参数也进行调整，主要是对交叉算子和变异 算子、交叉概率Pc和变异概率Pm进行优化和改进。 　　4. 1 混合编码方案 　　本文将2 进制编码、解码操作简单易行，交叉、变异等遗传操作便于实现的优点[15-16],和实数编码解决连续参数优化问题时比较直观、精度高且不需解码的优点相 结合，达到改进算法的目的

4 改进的遗传算法 　　在GA 搜索过程中，会出现将妨碍适应值高的个体生成而影响GA 的工作，是搜索方向偏离全局解的问题，针对这样的问题采用适当的改进适应度函数和混合编码方式来解决，同时对参数也进行调整，主要是对交叉算子和变异 算子、交叉概率Pc和变异概率Pm进行优化和改进。 　　4. 1 混合编码方案 　　本文将2 进制编码、解码操作简单易行，交叉、变异等遗传操作便于实现的优点[15-16],和实数编码解决连续参数优化问题时比较直观、精度高且不需解码的优点相 结合，达到改进算法的目的，改