1) Restricted genetic algorithm
狭义遗传算法
1.
The Genetic Mechanism Analysis of Restricted Genetic Algorithm;
狭义遗传算法的遗传机理分析
2.
A restricted genetic algorithm combined with area searching has been put forward in this paper, and some important characters of RGAAS have been discussed, and the control mechanism Of RGAAS has been analyzed.
文章提出了分区域搜索的狭义遗传算法，讨论了狭义遗传算法分区域搜索的一些重要性质，并对其控制机理进行了分析。
3.
Since it is difficult to solve the problem of area parting in function optimization by using mathematics methods, a method of area parting is put forward with restricted genetic algorithm in this paper.
为此 ,提出了用狭义遗传算法实现区域划分的方法 。
2) Narrow heritability
狭义遗传力
1.
Narrow heritability of yield per.
结果表明:单株产量、穗粗、行粒数、百粒重的杂种优势明显;高抗种质×低抗种质的杂种优势最高,其次为中抗种质×低抗种质和高抗种质×中抗种质杂交模式;单株产量的狭义遗传力为59。
4) Generalized genetic algorithm
广义遗传算法
1.
Real coding based generalized genetic algorithm and its application in optimization problems;
基于实数编码的广义遗传算法及其在优化问题中的应用
2.
In the paper,a novel supply chain optimization model is proposed,and generalized genetic algorithm embedded particular evaluative rules is built to deal with it,the novel method overcomes the local convergence of GA and improves its global research ability.
供应链优化研究是供应链管理中的一个重要问题,也是一个难题,针对该问题,提出了一个新型供应链优化模型,并且构造了广义遗传算法对其求解,该算法融入了特殊的演化规则,克服了遗传算法局部收敛的缺陷,提高了全局收敛的能力,实验表明对供应链优化问题的求解,广义遗传算法优于传统的遗传算法和分枝界定法。
3.
A systematic research is made on the basic theory and operation procedures of classical genetic algorithm,some of principal wrongs in the classical genetic algorithm are corrected,and a rational theory and computation frame of genetic algorithm named as generalized genetic algorithm is established.
对经典遗传算法的理论基础和操作程序进入了深入的剖析，纠正了其中的几项原则性错误，通过引入一些新的概念和算子，建立了系统的遗传算法理论和相应的算法结构，并将其定义为广义遗传算法。
5) narrow correlative heritabily
狭义相关遗传力
6) genetic algorithm
遗传算法
1.
Application of genetic algorithm in estimating kinetics model parameters for syn-thesis O,O-dimethylphosphorochloridothioate;
遗传算法用于估值O，O-二甲基硫代磷酰氯合成反应动力学模型的参数
2.
Optimum design of the horizontal section length in a horizontal well using genetic algorithm;
利用遗传算法进行水平井水平段长度优化设计
3.
Gas production prediction based on genetic algorithm;
基于遗传算法的天然气产量预测研究
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