1) ordered genetic algorithm
有序遗传算法
1.
A new algorithm, ordered genetic algorithm (OGA),for solving traveling salesman problem (TSP) is proposed based on the principle of biological evolution and by employing the order based code rule, order based crossover and order based mutation.
根据生物进化原理，提出了一种求解ＴＳＰ的有序遗传算法。
2) sorting genetic algorithm
排序遗传算法
1.
Then a two-phase sorting genetic algorithm (TP-SGA)-training structure and evolving is intruduced to train the network so that it has the ability of re-constructed structure.
构造了以塔板模型为基函数的径向基函数神经网络 (P_RBFNN) ,为了使P_RBFNN具有结构重组能力 ,又在网络学习算法中引入了鲁棒 (Rubust)和随机全局最优的两阶段排序遗传算法 :结构学习和进化。
3) sorting-GA
排序-遗传算法
1.
The objective function was optimized by sorting-GA.
在此基础上,建立以车辆平均延误最小和交通流量最大为目标的多目标优化模型,采用排序-遗传算法优化得到每个相位的绿信比,根据此绿信比将周期时长分配到各个相位,从而得到了最优的信号灯配时。
4) Genetic Sequential IB Algorithm
遗传顺序IB算法
5) generation-limited genetic algorithms
有限代遗传算法
6) finite element/Genetic Algorithms
有限元/遗传算法
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