1) improved genetic algorithm
改进型遗传算法
1.
Realization of two-intersections traffic control using improved genetic algorithm;
利用改进型遗传算法实现两路口交通灯控制
2.
Improved Genetic Algorithms and Their Applications in Power Systems;
改进型遗传算法在电力系统中的应用
2) modified genetic algorithms
改进型遗传算法
1.
Also, a kind of modified genetic algorithms is suggested with an aim to remedy the disadvantages of this method.
提出了将自寻优标准遗传算法用于阈值处理的思路与方法，论证了实施该方法的可行性，并针对此算法的不足之处提出了一种新的改进型遗传算法。
3) improved genetic aAlgorithm
改进型遗传算法(IGA)
4) Improved genetic algorithm
改进遗传算法
1.
Fuzzy robust optimization design of discrete tolerance based on improved genetic algorithm;
基于改进遗传算法的离散公差模糊稳健优化设计
2.
Optimization of operation parameters in waterflooding system based on improved genetic algorithm;
基于改进遗传算法的注水系统运行参数优化
3.
Design of arm on down-hole drill based on improved genetic algorithm;
基于改进遗传算法的潜孔钻机钻臂设计计算
5) advanced genetic algorithm
改进遗传算法
1.
An Application of Advanced Genetic Algorithm in TSP;
改进遗传算法在TSP中的应用
2.
This paper introduces an advanced genetic algorithm for single-objective optimal models on the basis of optimal models for production composition of natural gas development programming.
在气田开发规划产量构成优化模型的基础上,引入一种单目标模型的改进遗传算法,把无约束优化中的直接解法Powell方法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子嵌入到基本遗传算法中;并利用了一种新的退火精确罚函数法处理约束条件,运用MATLAB6。
3.
A mathematical formulation is proposed based on the advanced genetic algorithm of controlling generating units from the viewpoint of generation companies.
针对这种情况,从发电厂的角度,结合电力市场运营实际和时段负荷经济方法,运用经济学领域的边际分析理论[1],提出了以利润最大为目标函数的优化火电机组启停的改进遗传算法。
6) modified genetic algorithm
改进遗传算法
1.
Dynamic identification based on Morlet wavelet transform and modified genetic algorithm
基于Morlet小波变换和改进遗传算法的动态识别
2.
For the multiple projects scheduling problem,a modified genetic algorithm with schedule generation scheme is put forward based on other researchers effective meta-heuristic approaches.
针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效的启发式算法研究路径基础上,本文利用遗传算法,结合进度生成机制,提出了多项目调度的改进遗传算法。
3.
A method based on modified genetic algorithm for optimization of block erection process is proposed.
首先对分段装配过程所涉及的工艺约束、分段制造车间生产能力以及分段储备量进行分析,建立在给定船坞周期条件下实现分段储备成本最小的目标函数;然后提出一种适合此类问题的改进遗传算法(Modified Genetic Algorithm,MGA)来求解装配顺序,从而获得全局最优解或者次优解。
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