1) multi-population coexist genetic algorithm
多种群共生遗传算法
2) MPGA
多种群遗传算法
1.
An EDM Prediction Model Optimized by MPGA;
多种群遗传算法优化的电火花加工模型
2.
This paper put forward a calculational method basing on the mathematic model,the calculational method was multi-population genetic algorithm(MPGA).
针对该模型,提出了使用多种群遗传算法(MPGA)的求解方法,即对0-1二值型变量和实型多维变量分别编码构建种群,以实型多维变量为中心,联合0-1二值型变量进行遗传运算求得函数极大值。
3) poly-population genetic algorithm
多种群遗传算法
1.
An improved poly-population genetic algorithm on evolutionary stable strategy is proposed and applied to distribution network planning.
提出了考虑进化稳定策略的改进多种群遗传算法并将其应用于配电网规划。
2.
This paper suggests an improved poly-population genetic algorithm(PPGA) with an aim at multi-object distribution electric network planning.
针对电网规划的多目标性,提出一种改进的多种群遗传算法(Poly-PopulationGeneticAlgorithm,简称PPGA)。
4) multi-population immune genetic algorithm
多种群免疫遗传算法
5) multigroup parallel genetic algorithm
多种群并行遗传算法(MPGA)
6) niching micro genetic algorithm
小生境微种群遗传算法
1.
Then niching micro genetic algorithm is used to optimize the expected improvement function,the optimal as the sampled point updates the Kriging model.
首先分析了代理模型使用不当引发的局部收敛问题,然后采用小生境微种群遗传算法求解EI函数来得到校正点,用以更新Kriging模型。
补充资料：种群增长率(见种群出生率)
种群增长率(见种群出生率)
种群增长率见种群出生率。
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