1) Improved Multi-Objective Ant-Genetic Algorithms
改进蚁群遗传算法
3) ant colony genetic algorithm
蚁群遗传算法
1.
In light of NPC parameters optimization with manual try method,a novel kind of NPC parameters optimization strategy based on ant colony genetic algorithm(ACGA) is proposed.
针对非线性预测控制算法的参数一般采用试凑的方法进行优化设计,提出一种基于蚁群遗传算法的非线性预测控制参数优化策略,同时应用遗传算法对蚁群算法的蚂蚁路径进行优化,并给出了这一算法的具体实现步骤,最后将该优化方法应用于拦截弹飞行控制系统。
4) GA(Genetic Algorithm) and ACO(Ant Colony Optimization)
遗传与蚁群算法
6) ACGA
蚁群遗传算法
1.
At last,an effective algorithm model taking advance of a skillful encoding method is designed and called ACGA with self-adaptation adjustment of parameters based on cloud models.
最后,针对模型的具体特点,设计模型解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性。
2.
The model taking advantage of a skillful encoding method is designed and called ACGA with self-adaptation adjustment of parameters based on cloud models.
针对模型的具体特点,设计求解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性。
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