1) Connecting Genetic Algorithm
关联式遗传算法
2) multiwavelet prefilter
级联遗传算法
3) allied genetic algorithm
联姻遗传算法
1.
In this paper, a model of this problem is presented and the allied genetic algorithm is constructed to solve it.
文中首先给出了问题的数学模型 ,然后采用联姻遗传算法求解该问题。
4) interactive genetic algorithm
交互式遗传算法
1.
Fashion design system based on radial basis function networks and interactive genetic algorithm;
基于径向基网络与交互式遗传算法的服装设计
2.
Approach to image retrieval based on interactive genetic algorithm and rough set;
基于交互式遗传算法和粗糙集的图像检索方法
3.
Application of interactive genetic algorithm in music composition;
交互式遗传算法在作曲中的应用
5) heuristic genetic algorithm
启发式遗传算法
1.
In order to reasonably arrange vehicle routes according to time request in transportation production, a mathematical model for vehicle routing problem with time windows(VRPTW) was constructed, and a heuristic genetic algorithm was put forward to solve it.
为了在运输生产中按时间要求合理安排车辆路径,建立了带时间窗车辆路径问题数学模型,用启发式遗传算法进行求解。
2.
Intelligent scheduling methods are studied based on heuristic genetic algorithm.
采用基于启发式遗传算法进行公交车辆智能排班的研究,且对遗传算法的各个算子进行了专门化处理。
3.
Based on the analysis of blocking outfitting work,a mathematical model is built for the problem of planning of the blocking outfitting process lane,and a heuristic genetic algorithm is applied to solve the mathematical model of the problem.
在分析分段舾装分道作业特点的基础上,建立了问题的数学模型,并结合启发式遗传算法进行了问题模型的求解,最后以一个算例证实了研究方法的可行性和有效性。
6) open genetic algorithm
开放式遗传算法
1.
A new algorithm,called open genetic algorithm(OGA),was proposed based on genetic algorithm(GA) for treatment of infeasible individuals.
在分析遗传算法求解过程中对不可行个体处理方法的基础上,提出开放式遗传算法,即在传统遗传算法中加入一个必要的基本过程——修正,用来处理交叉、变异产生的不可行个体。
2.
An open genetic algorithm is used to solve the prematurity and slow convergence in simple genetic algorithms, make the population process in an open environment, enhance the diversification of population, improve the intercrossing and variation operation and avoid the degradation of population.
引入了开放式遗传算法的理论,使种群在一个开放的环境中进化,增加了种群的多样性。
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