1) SEGA
多物种进化遗传算法
1.
The ANN Architecture Learning Method Based on SEGA;
基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法
2.
Aiming at the question of design for ANN s architecture and the drawbacks of normal design methods, it is proposed in this paper the species evolutionary genetic algorithms (SEGA) as well as a new method of designing ANN s architecture based on SEGA by the example of MLP.
针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足,提出了多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。
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) evolution genetic algorithm
进化遗传算法
1.
Based on Darwin s theory of evolution,new operators of crossover and mutation are presented in modified evolution genetic algorithm(EGA),which makes it obtain better global convergence.
改进了进化遗传算法 ,提出了新的交叉算子和变异算子 ,使之具有更好的全局收敛能力。
2.
The disadvantages of evolution genetic algorithm were analyzed in this paper.
分析了进化遗传算法的弊端。
5) genetic evolutionary algorithm
遗传进化算法
1.
Application of genetic evolutionary algorithm for slope stability analysis;
遗传进化算法在边坡稳定性分析中的应用
6) improved dual population GA
改进的双种群遗传算法
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