1) refine genetic algorithms
高级遗传算法
2) refine genetic-annealing algorithms
高级遗传退火算法
3) low-level genetic algorithms
低级遗传算法
1.
And a new reproduction operator by combining the optimal maintaining with the Metropolis critterion in the low-level genetic algorithms is presented, the method can effectively destroy in dividu.
针对遗传算法在应用过程中出现的过早收敛问题，提出基于多级遗传算法的模糊控制，通过高级遗传算法的操作，遗传算法可以获得不同种类的优良模式的新个体，从而为它们提供了更加平等的竞争机会，并且在低级遗传算法中采用Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ判别准则对遗传算法的复制算子加以改进，有效地破坏群体中个体的单一性，增加多样性，使隶属度参数得到优化，从而改善了控制性能。
4) multiwavelet prefilter
级联遗传算法
5) bilevel genetic algorithms
两级遗传算法
1.
Job-Shop scheduling with alterable craft based on bilevel genetic algorithms;
工艺路线可变车间作业调度的两级遗传算法
6) High Efficient Genetic Algorithm(HEGA)
高性能遗传算法
1.
A algorithm called High Efficient Genetic Algorithm(HEGA)was presented,which was based on traditional genetic algorithm.
对此,提出了一种高性能遗传算法(HEGA),以传统遗传算法为基础,对种群机制和染色体结构及交叉操作进行改进,并引入局部搜索(LS)操作增强算法的寻优能力。
补充资料：数值遗传算法
分子式：
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
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