1) accelerated micro-genetic algorithm
加速微种群遗传算法
1.
An accelerated micro-genetic algorithm was proposed for the numerical solution of the optimization of arch dams.
采用加速微种群遗传算法求解拱坝优化设计问题,对约束条件根据复杂程度采用不同的处理方法,即相对比较简单的几何约束采用直接检验法,对较复杂的性态约束采用罚函数法处理。
2) micro-genetic algorithms
微种群遗传算法
1.
This paper introduced the calculation method of the coordinated control system s delay based on urban road adjacent intersections,and put forward micro-genetic algorithms to simulate arterial road coordinate control.
介绍了基于城市道路相邻交叉口的干道协调控制系统延误的计算方法,引入微种群遗传算法,利用计算机MATLAB程序对干道协调控制优化算法进行仿真计算,并与采用数解法得出的结果进行对比分析。
3) micro genetic algorithm
微种群遗传算法
1.
The control signal is optimized directly by the micro genetic algorithm to obtain the numerical relation between the control signal and the system output.
直接使用微种群遗传算法优化控制信号 ,得出系统输出与控制信号之间的数值对应关系 ;然后通过训练神经网络把这些知识储存于神经网络的权值中 ,并在其它的地震输入下使用。
2.
An accelerated micro genetic algorithm was presented by integrating the conventional micro genetic algorithm with a local optimizer based on heuristic pattern move and AitkenΔ~2 acceleration method,where the former was used to update the offspring and the latter was used to update current population.
将微种群遗传算法与基于启发式模式移动的局部寻优方法和AitkenΔ~2加速策略相结合,给出了一种加速微种群遗传算法。
4) micro-genetic algorithm
微种群遗传算法
1.
The developed micro-genetic algorithm is integrated into the modified KIVA-3V code for optimizing engine parameters in this study.
针对电控柴油机控制参数虚拟优化中传统优化算法存在的一些问题,利用一种全局智能寻优方法——微种群遗传算法,并结合改进的发动机三维数值模拟程序KIVA3V,建立起一个发动机多参数优化软件平台。
2.
To improve computational efficacy,a micro-genetic algorithm was employed to accelerate convergence.
为了提高运算效率,采用微种群遗传算法来加速收敛性。
5) niching micro genetic algorithm
小生境微种群遗传算法
1.
Then niching micro genetic algorithm is used to optimize the expected improvement function,the optimal as the sampled point updates the Kriging model.
首先分析了代理模型使用不当引发的局部收敛问题,然后采用小生境微种群遗传算法求解EI函数来得到校正点,用以更新Kriging模型。
6) 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。
补充资料：种群增长率(见种群出生率)
种群增长率(见种群出生率)
种群增长率见种群出生率。
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