1) Disturbing genetic algorithm
微扰突变的遗传算法
2) micro-genetic algorithm
微遗传算法
1.
Aiming at membership function parameters and control rules of fuzzy logic controller(FLC) are difficult to tune for serious nonlinear static compensator(STATCOM),an integrated optimal design of fuzzy logic controller is proposed according to principles of micro-genetic algorithm(micro-GA) and approximation capability of fuzzy system.
针对严重非线性静止同步补偿器模糊逻辑控制隶属函数的参数和模糊控制规则调整困难的问题,根据微遗传算法,并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种模糊控制综合优化设计方法。
2.
On reviewing the development of multiobjective evolutionary algorithms,a novel crossover operator(multi-parent crossover) is adopted for the improvement of the traditional micro-genetic algorithm.
本文在回顾多目标进化算法发展的基础上,首次引进一种新的交叉算子(多个体交叉)对已有的微遗传算法进行改进,提出了一种多亲微遗传算法(MPMGA)。
3) MGA
微遗传算法
1.
To meet different designing requirements and improve the efficiency of antenna design,a new method,finite-difference time-domain method(FDTD) combined with a micro-genetic algorithm(MGA),was proposed for design of ultra-wide band(UWB) antennae.
为满足天线的不同设计要求,提高设计效率,采用时域有限差分法(FDTD),并与微遗传算法(MGA)结合,用于超宽带天线的优化设计。
4) microgenetic algorithm
微遗传算法
1.
Optimization of multilayered ZnO whisker radar absorbing coatings using microgenetic algorithm;
微遗传算法优化多层ZnOw雷达吸波涂层
2.
Combination of ant colony algorithm and microgenetic algorithm for multilayered radar absorbing coatings optimization;
蚁群算法结合微遗传算法优化设计多层雷达吸波涂层
3.
A scheme of reconfigurable microstrip antenna is presented, and the reconfigurability of the antenna are explored using microgenetic algorithm(MGA) in conjunction with the finite-difference time-domain(FDTD) method.
提出了一种微带可重构天线方案,并将微遗传算法与时域有限差分法相结合,对天线的可重构能力进行了探索。
5) μGA
微遗传算法
1.
The MAEA is combined with the micro-genetic algorithm (μGA), which is used to optimize the controlling parameter of the kernel function of the RBPNN, i.
使用最大绝对误差算法 (MAEA)优选径向基概率神经网络 (RBPNN )隐中心矢量 ,将MAEA与求解RBPNN最优核函数控制参数的微遗传算法 (μGA)相结合 (MAE μGA)来共同实现RBPNN的全结构优化 实验结果显示 ,对比其他几种算法 ,MAE μGA优化后的RBPNN结构最简 ,而且在推广能力方面略好于其他几种优化方法 另外 ,MAE μGA对径向基函数网络也有很好的适用
2.
The micro genetic algorithm (μGA) is applied to optimize the controlling parameter of the kernel function, and is combined with the ROLSA, i.
使用递归正交最小二乘算法(ROLSA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)的隐中心矢量,微遗传算法(μGA)用于求解RBPNN最优核函数控制参数,并同ROLSA相结合(ROLS-μGA)来优化RBPNN的全结构(优选最优控制参数及隐中心矢量)。
6) disturbance genetical algorithm
扰动遗传算法
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