1) greedy annealing genetic algorithm
贪心退火遗传算法
1.
A greedy annealing genetic algorithm(GAGA)was designed.
针对交通流实时检测系统图像分割的阈值自动优化选取问题,通过将贪心思想和模拟退火思想引入到遗传算法中,设计了贪心退火遗传算法(GAGA),以最大类方差函数作为遗传算法中适应度的评价函数,利用贪心算法局部搜索能力强和退火遗传算法全局搜索能力强的特点,实现图像阈值的自动优化选取。
2) compounded greedy genetic algorithm
贪心遗传算法
1.
Based on the relationship,a compounded greedy genetic algorithm and an ant colony algorithm are proposed to derive a minimum unsatisfiable subformula.
基于二者的关系,提出了求解最小布尔不可满足子式的贪心遗传算法与蚁群算法,并且通过实验与当前最好的方法分支-限界算法进行了对比,结果表明:两种算法在运算效率以及单位时间内剔除的短句数上都显著优于分支-限界算法,而贪心遗传算法优于蚁群算法。
3) annealing genetic algorithm
退火遗传算法
1.
Fuzzy-PID temperature control system based on annealing genetic algorithm;
基于退火遗传算法的Fuzzy-PID温控系统
2.
Short-term optimal operation of hydropower station based on annealing genetic algorithm;
基于退火遗传算法的水电站短期优化调度
3.
In order to get the optimal identification of the optical properties parameters,annealing genetic algorithm according to the superficial diffuse reflection photon distribution,which emerged when a collimated laser beam normally incident upon and propagated through the tissue,is proposes.
为求取最优化的光学特性参数,基于准直激光束通过均匀生物组织时所形成的表面漫反射光分布,提出利用退火遗传算法重构生物组织的光学特性参数,用此方法成功地实现了对强散射均匀生物组织多个光学特性参数的联合重构。
4) genetic annealing algorithm
遗传退火算法
1.
Decorrelating multi-user detection based on Genetic Annealing Algorithm;
基于遗传退火算法的解相关多用户检测器
2.
Protein Folding Structure Prediction Based on Genetic Annealing Algorithm in AB Off-Lattice Model;
基于AB非格模型与遗传退火算法的蛋白质折叠结构预测
3.
The genetic algorithm and genetic annealing algorithm are used to optimize the objective function for realizing the optimization design to.
为进一步解决交通拥堵,以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,建立一个以干线车辆行程时间最短为目标,各相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的非线性函数模型,分别运用遗传算法和遗传退火算法对目标函数进行优化,实现了对绿波系统中各交叉口信号配时的优化设计,并以实例加以论证,结果表明:遗传退火算法更能快速、准确地寻找出全局最优解。
5) algorithms of GA-Annealing strategy
遗传退火算法
1.
A general stochastic neural network(GFSNN),which membership functions are general Gaussian functions and are adaptable,is proposed to predict chaotic time series,and the model s structure and parameters are optimized by the algorithms of GA-Annealing strategy and are applied to forecast stochastic chaotic time series.
针对随机模糊神经网络缺乏自适应性,引入广义高斯函数和广义随机模糊神经网络,使系统中隶属函数具有自适应性;并对参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数。
2.
Chaotic system identification based on adaptable T-S fuzzy model and algorithms of GA-annealing strategy;
针对混沌系统辨识引入广义T-S模糊模型,使系统中隶属函数具有自适应性;并对T-S模糊模型前件模糊规则数、各加权值、隶属函数自适应参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数。
6) GASA algorithm
遗传退火算法
1.
The article analyzes the form of layout in reconfigurable cell problem,puts forward a effective model on layout problem,investigates the characteristic of GASA algorithm,calculates the problem with GASA algorithm and provides an example.
文章分析了可重构单元布局的形式,提出了有效的布局模型,对遗传退火算法进行了研究,并运用遗传退火算法求解布局模型,最后运用一个实例来说明。
补充资料：贪心不足
1.贪得之心永不满足。
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