1) adaptive simulated annealing genetic algorithm
自适应模拟退火遗传算法
1.
Design of water utilization network with multiple contaminants based on adaptive simulated annealing genetic algorithm;
基于自适应模拟退火遗传算法的多杂质用水网络设计
2.
An adaptive simulated annealing genetic algorithm(ASAGA)by combining adaptive genetic algorithm(AGA)with simulated annealing algorithm(SAA)is develped.
将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。
3.
An adaptive simulated annealing genetic algorithm is presented for the optimal layout problem of rectangles,which is a NP-complete problem and possesses widespread applications in the industry.
针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法。
2) ASAGA
自适应模拟退火-遗传算法
3) adaptive annealing genetic algorithm
自适应退火遗传算法
1.
Approach of ship pipe paths routing optimization based on adaptive annealing genetic algorithm;
基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法
4) Self-adaptive genetic annealing algorithm
自适应遗传退火算法
5) adaptive simulated annealing algorithm
自适应模拟退火算法
1.
An adaptive simulated annealing algorithm is proposed for the optimal or sub-optimal solution of flow-shop scheduling problem.
为求得一个强NP-难问题——flow-shop调度问题的最优解或近优解,提出一种自适应模拟退火算法。
2.
In searching process of the adaptive simulated annealing algorithm, the solution information searched is ful.
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。
6) genetic simulated annealing algorithm
遗传模拟退火算法
1.
Application of genetic simulated annealing algorithm in parameter estimation of Archie equation;
遗传模拟退火算法在阿尔奇公式参数估计中的应用
2.
Optimization of electromagnetic gear structure parameters by genetic simulated annealing algorithm;
基于遗传模拟退火算法的电磁齿轮结构参数优化
3.
Research on Heat Exchanger of Refrigeration System Using Genetic Simulated Annealing Algorithm;
基于遗传模拟退火算法的制冷系统优化
补充资料：模拟退火算法
分子式：
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条