1) Genetic Optimization model
遗传优化模型
2) genetic optimization
遗传优化
1.
Thermal error calibration principle of precision machine and parameter genetic optimization algorithms;
精密机械热误差校正机理及参数遗传优化
2.
Research of partial genetic optimization for the fuzzy controller of open-winding tension;
开卷张力模糊控制器的局部遗传优化研究
3.
Noise removal from image data based on mathematical morphology and genetic optimization;
基于数学形态学和遗传优化的图像去噪
3) genetic algorithms
遗传优化
1.
A static reverse analysis optimization model based on genetic algorithms and a damage detection pro.
并且由于遗传优化算法对参数的类型和数量没有限制,对斜拉桥进行包含不同损伤类型的参数化建模,可以进行结构多类型损伤的识别,因此,可推广至其他复杂桥梁的损伤识别,为同类工程所借鉴。
2.
Genetic algorithms for solving the minimum distance between bezier curves and surfaces;
基于曲线与曲面的Bezier表示,将空间任意曲线与曲面离散为空间有限个独立点,然后采用遗传优化方法求解两组点集间的最短距离。
4) genetic model
遗传模型
1.
Analysis on the genetic models for main characters in wheat;
小麦主要性状的遗传模型分析
2.
A genetic model was proposed for simultaneously analyzing genetic effects of nuclear,cytoplasm,and nu- clear-cytoplasmic interaction(NCI)as well as their genotype by environment(GE)interaction for quantitative traits of diploid plants.
提出了能分析二倍体植株数量性状核质互作效应的遗传模型,该模型把控制数量性状总的遗传效应分为核效应、质效应和核质互作效应,以及它们分别与环境作用的效应。
3.
Objective To explore the genetic model of systemic lupu s erythematosus(SLE).
结论 系统性红斑狼疮为加性遗传模型 ,基因频率为 0 。
5) Inheritance model
遗传模型
1.
The near-isogenic lines of the rice cross Jing Diao 3(Japonica rice)× Towada(Indica rice) ,were need to studies the genetic the cold tolerance characters at the booting stage in their progeny family groups by utilizing the method of major gene plus polygene mixed inheritance model and joint analysis method of segregating plus non-segregating generations.
采用主基因+多基因混合遗传模型和分离世代加不分离世代联合分析的方法,对云南稻种粳掉3号与十和田构建的近等基因系(NILs)的衍生后代家系群体的孕穗期耐冷性状进行遗传研究。
2.
The method of major gene plus polygene mixed inheritance model was used to analyze the genetics of yield traits and fiber qualities in (Simian 3×TM1) and (Simian×CARMEN).
对(泗棉3号×TM 1)(组合Ⅰ)和(泗棉3号×CARMEN)(组合Ⅱ)的产量与品质性状进行遗传模型分析,得到有关产量与品质性状的最适遗传模型,其中组合Ⅰ子指的最适遗传模型为负向显性主基因+多基因模型,铃重最适遗传模型为等显性主基因+多基因混合遗传模型,衣分、单株铃数的最适遗传模型分别为两对主基因+多基因和一对主基因+多基因模型。
6) optimize FLC by GAs
遗传优化模糊控制器
补充资料：电源优化数学模型
电源优化数学模型
optimal mathematical model of power sources planning
dlanyuan youhuO shuxue moxing电派优化数学模型(叩timalmodel of Power sourees Planning)mathematieal 将电力系统电源发展规划中的电源优化问题用数学形式表达，归结为一组能够求解的数学方程式。其目的是根据电力系统负荷预测，在已知可能开发的待选电源点的基础上，寻求一个或几个满足运行可靠性等条件的最经济的电源开发方案.确定何种类型和容量的发电机组在何时何处投人运行。电源优化模型的研究工作始于2。世纪60年代。许多国家相继开发了一些电源优化数学模型，如美国西屋公司(WH)、法国电力公司(EDF)及中国有关高等院校和科研单位等。这些数学模型都可对电源优化做出定量分析，但有的模型没有计及电源和负荷的分布，有的没有考虑发电厂在日负荷曲线上工作位置不同的影响等。因此采用时应注意使用条件。 结构电源优化数学模型的核心为电源投资决策模型及生产优化模型两部分。典型的模型结构如图所不。负碑徽据现有电厂橄姻11规划电厂橄招方案组合引引引引引到傀生产优化核型 动态规划(投资决策徽型)抓的束、、道条件检脸了/ l是抽出报告 典型模型结构图 电源投资决策模型确定电源的类型、容量及投人运行进度等，从而给出最优的电源规划方案。在决策过程中要考虑主要运行条件的约束及运行费用的影响。决策目标函数为规划期内各年投资费用及年运行费用现值的总和为最小。决策变量是各台机组的投人运行时间。主要约束条件为:①电力平衡;②电量平衡;③各电厂的建设期限和装机进度;④地理位置和环境保护条件。 生产优化模型在考虑发电机组计划检修及随机故障停运等情况下安排各电厂的运行计划，确定各电厂的发电量，以使得全系统的运行费用最低。生产优化模型的目标函数为规划期内各年的燃料费用最小，决策变量为各电厂的发电量。主要约束条件为:①各电厂发电出力的上、下限;②各电厂的年最大发电量;③系统运行的可靠性;④系统分区电力、电量平衡及主要联络线输送容量的限制。生产优化模型还可以计算规划方案运行的技术经济指标，检验方案的可行性。如果规划方案不可行，生产优化模型可发出有关信息.反馈到电源投资决策模型中去重新进行优化。 解法电源优化数学模型是一个高维、整数型数学规划问题，一般用动态规划、整数规划、启发式规划方法及分解协调技术求解。由于计算工作量极大，一般利用电子计算机求解。
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参考词条