1) DNA evolutionary algorithm
DNA进化算法
1.
Aiming at the limitations of genetic algorithm such as converging at local optimum,an original evolutionary algorithm named DNA evolutionary algorithm,is used to solve the Job shop scheduling problems.
针对遗传算法解决车间作业调度问题时存在早熟收敛的缺点,采用一种新型进化算法——DNA进化算法解决车间作业调度问题。
2.
A novel evolutionary algorithm,DNA evolutionary algorithm,is improved to solve the problems of Flow Shop Scheduling that are well known to be NP-hard.
针对流水车间调度这一典型的NP难问题,采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解,并对算法做了改进。
3.
A DNA evolutionary algorithm is established for solving the distribution vehicle scheduling problem.
在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。
2) DNA evolutional algorithm(DEA)
DNA进化算法(DEA)
3) evolutionary algorithm
进化算法
1.
Improved evolutionary algorithm for global optimization based on a smooth function;
改进的基于平滑函数的全局优化进化算法
2.
Application of evolutionary algorithm in the optimal design of ship structure;
进化算法在船体结构优化设计中的应用
3.
A new evolutionary algorithm for solving constrained optimization problems;
求解约束优化问题的一种新的进化算法
4) evolution algorithm
进化算法
1.
FMS scheduling simulation based on evolution algorithm;
柔性制造系统(FMS)调度中的进化算法研究
2.
Shortest idle time evolution algorithm for Job-shop scheduling;
最小化空闲时间的Job-shop调度进化算法
5) evolutionary algorithms
进化算法
1.
Analysis for time complexity of evolutionary algorithms;
进化算法时间复杂度估算的一般流程
2.
Comparison of convergence between evolutionary algorithms and deterministic algorithms for optimal control problem;
进化算法与确定性算法在优化控制问题中的收敛性对比
3.
Novelε-dominance multi-objective evolutionary algorithms for solving DRS multi-objective optimization problems;
求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法
6) genetic algorithm
进化算法
1.
Module backcalculating of rigid pavement with artificial neural networks and genetic algorithm;
进化算法结合神经网络反演刚性路面模量
2.
A hybrid optimum method, which combines the chaos seeking strategy and the genetic algorithm, is proposed and the problem of detecting cavity in panel is solved.
结合混沌搜索策略和进化算法提出了一种混合优化方法 ,解决了平板内的空洞探测问题。
3.
0 environment,the function optimization system based on genetic algorithm with VC++6.
0设 计实现了基于进化算法的函数优化系统。
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