2) hybrid evolutionary algorithm
混合进化算法
1.
Hybrid evolutionary algorithm for mixed-integer programming problems;
一种求解混合整数规划的混合进化算法
2.
The Mallat algorithm is used to select and compress the features of the range profiles,and a hybrid evolutionary algorithm based on evolutionary programming is used to optimally design the classifier,which is made up of the feed forward network.
即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。
3.
Futhermore an optimization calculation case with hybrid evolutionary algorithm was given.
给出了姿控发动机工作模型,建立了六自由度弹道计算和优化模型,采用混合进化算法进行弹道优化,并给出了仿真算例。
4) memetic algorithm
混合进化算法
1.
A mathematical model is established for flow shop scheduling with limited buffers,in which the model is to solve the problem based on a memetic algorithm.
建立有限缓冲区流水线问题数学模型,利用文化算法和免疫算法相结合的混合进化算法(Memeticalgorithm,MA)对其进行求解。
2.
A mathematical model is established for flow shop scheduling with limited buffers, in which the model is to solve the problem based on a memetic algorithm.
建立有限缓冲区流水线问题数学模型,利用文化算法和免疫算法相结合的混合进化算法(Memetic algorithm,MA)对其进行求解。
5) Hybrid Quantum Algorithm(HQA)
混合量子算法
1.
Hybrid Quantum Algorithm(HQA) is formed and it sucks Particle Swarm Optimization algorithm.
由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法(PSO)及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法(HQA)。
2.
As to permutation Flow Shop scheduling problem in production scheduling field,hybrid quantum algorithm(HQA) was introduced on the basis of quantum evolutionary algorithm.
针对生产调度领域中的置换Flow Shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA)。
6) hybrid quantum algorithm
混合量子算法
1.
Research of improved hybrid quantum algorithm in Job Shop scheduling problems
改进混合量子算法在Job Shop调度中的研究
2.
Application study on hybrid quantum algorithm in traveling salesman problem
混合量子算法在旅行商问题中的应用研究
补充资料：进化论算法
分子式：
CAS号：
性质：进化首先是生物学的概念。根据达尔文“生物进化论”的观点：生物的发展和演变是根据自然选择的方式进行。生物机能和形态的变化，可从它所处的环境中寻找解释。生物的进化过程也许完全不是随机的，高级生物的进化过程很可能是“合情的产生与检验”的过程，即也许自然界掌握着一种很高明的“自动程序设计”方法进行遗传“程序”的书写。模仿上述生物进化论所形成的应用算法称为进化论算法。
CAS号：
性质：进化首先是生物学的概念。根据达尔文“生物进化论”的观点：生物的发展和演变是根据自然选择的方式进行。生物机能和形态的变化，可从它所处的环境中寻找解释。生物的进化过程也许完全不是随机的，高级生物的进化过程很可能是“合情的产生与检验”的过程，即也许自然界掌握着一种很高明的“自动程序设计”方法进行遗传“程序”的书写。模仿上述生物进化论所形成的应用算法称为进化论算法。
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