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1)  improved parallel genetic algorithm
改进的并行遗传算法
1.
In order to improve performances of computer communication networks and to decrease their operational costs, the problem of capacity and flow assignments in computer networks is optimized by using an improved parallel genetic algorithm.
为了改进计算机通信网络的性能并降低其运营费用,采用改进的并行遗传算法,对计算机网络中容量与流量分配问题进行了优化,比较了不同算法所得到的网络运营费用。
2.
In order to improve performances of computer networks, an improved parallel genetic algorithm is presented.
为了改进计算机网络的性能 ,提出了一种改进的并行遗传算法 ,采用多群体并行进化与自适应地改变遗传参数 ,对计算机网络中路由选择问题进行了优化 ,比较了不同算法所得到的链路利用率及网络的平均时延 。
2)  improved genetic algorithms
改进的遗传算法
1.
In this paper, the simple genetic algorithms are improved, the numerical model of electromagnetic wave with simple hole is reproducted to holographic image by using the improved genetic algorithms( IGAs).
对基本遗传算法进行了改进,并运用改进的遗传算法对单孔电磁波法的数值模型进行了全息重现,计算结果与实际模型非常接近,表明改进的遗传算法能够很好地解决反演问题,同时也说明改进的遗传算法在反演问题中有着非常广阔的应用前景。
2.
A new approach based on the detected position and the improved genetic algorithms is developed,namely the two stage method.
第一阶段:应用静应变残差进行损伤定位;第二阶段:基于已经识别出的损伤位置,利用改进的遗传算法进行损伤程度的标定。
3)  Improved Genetic Algorithm
改进的遗传算法
1.
Based on the non-circular failure surface analysis method for the calculation of integral stability of slope,an improved genetic algorithm is presented;it can freely search for the most dangerous failure surface of slope and corresponding minimum safety factor without supposing the geometric shape of the most dangerous failure surface.
以边坡稳定性计算的非圆弧滑动面条分法为基础,提出一种改进的遗传算法。
2.
An improved genetic algorithm (IGA) is put forward, which could adjust control parameters dynam- ically and improve the best solution and convergence speed.
提出了一种改进的遗传算法。
3.
The improved genetic algorithm has better feature of global minimum.
利用改进的遗传算法确定组合预测模型的权系数,然后进行负荷预测。
4)  Improved decimal strings genetic algorithm
改进的十进制遗传算法
5)  improved adaptive genetic algorithm
改进的自适应遗传算法
1.
To overcome these problems,an improved adaptive genetic algorithm(IAGA)was proposed.
为克服这些缺点,提出了改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm,IAGA)。
6)  improved hierarchy genetic algorithm
改进的递阶遗传算法
补充资料:并行算法
      适用于并行计算机的数值算法。计算机传统结构的显著特征是单指令流单数据流,即每一时刻按一条指令处理一个数据。通常的数值算法适于此类计算机,可称串行算法。20世纪60年代开始发展含大量处理机的并行计算机,它分单指令流多数据流与多指令流多数据流两类,每一时刻分别按一条或多条指令处理多个数据。并行计算机的出现促使了适应其并行这个特点的并行算法的发展。
  
  并行算法依赖一个简单事实:独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A81·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组:
  
  第一组
  
  第二组
  
  第三组。
  如每组的运算并行执行,计算 A8,只须三步(乘法),其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例,得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法,称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则:反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份,称为递推倍增法。
  
  研究表明,大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性(包含大量独立计算),因而首先是在数值线代数方面,并行算法特别富有成果。
  
  串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法,而且两者在数值性态方面(例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度)可以彼此大不相同。
  

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参考词条