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1)  non-herd super multi-objective genetic algorithms
非群体迭代型多目标遗传算法
1.
The hybrid non-herd super multi-objective genetic algorithms for the multi-objective TSP is advaced;and some design and the technology for coding,crossing over,selection and mutation is concluded in the mon-herd super multi-objective genetic algorithms.
针对多目标TSP问题,提出了非群体迭代型多目标遗传算法与局部阶段搜索算法相结合的混合遗传算法。
2)  Non-group Iterative Genetic Algorithm
非群体迭代遗传算法
3)  Multi-Objective Ant-Genetic Algorithm
多目标蚁群遗传算法
1.
Research and Application of Multi-Objective Ant-Genetic Algorithm for Region Water Resources Optimal Allocation;
多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究
4)  multi-objective ant-genetic algorithms(MOAGA)
多目标蚁群遗传算法(MOAGA)
5)  micro multi-objective genetic algorithm
微型多目标遗传算法
1.
The micro multi-objective genetic algorithm with high efficiency was adopted.
提出一种高效的薄板冲压成形变压边力多目标优化方法,该方法以减少冲压件的成形缺陷为优化目标,以变压边力曲线的特征参数为优化变量,采用自主开发的微型多目标遗传算法作为优化算法,并在优化过程中引入神经网络近似模型以减少数值模拟的次数,提高优化效率。
2.
In order to solve these problems,a multi-objective optimization method based on the micro multi-objective genetic algorithm for the telescopic boom structure has been proposed.
针对目前用于散料输送的大跨度布料机布料臂架结构重大、设计冗余度严重过剩等问题,采用一种微型多目标遗传算法对布料臂架主梁结构尺寸进行多目标优化。
6)  Multi-objective genetic algorithm model
多目标遗传算法模型
补充资料:迭代算法


迭代算法
iteration algorithm

  迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法,其中A*:V一V,V是一个拓扑空间,对于某初始点““任v,可依下式计算点列。“任V, 。“+,一注*。“,儿=o,l,·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n),而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f,(2)即某泛函的极小值,求方程Au=又“的本征值和本征向量等,同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。,当k一的时:‘~。,则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f),(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户,’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l),(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent,n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证,这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单,有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心),Sd翻法(Sei-delrr℃th司),逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法,共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni,皿thi对of);共扼梯度法(eonju,te脚dients,此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers),这里A是一个带有〔。,M』上谱的自相伴算子,M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条