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1)  egodic stochastic process
遍历随机过程
2)  ergodic random process
遍历性随机过程
3)  jointly ergodic random processes
联合遍历随机过程
4)  random strolling
随机遍历
1.
According to the variance of the population’s fitness value to judge whether the local convergence is met or not,the Particle Swarm decide to operate chaos variation,which have a trait of random strolling, This improved mothed is of strong a.
算法根据群体适应值的方差进行早熟判断,利用混沌变量的随机遍历特性,构造了一种变异算子,使用混沌变异操作进行早熟处理,从而使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。
5)  ergodic process
遍历过程
6)  ergodic random field
遍历随机场
补充资料：独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆，曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll，刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t)，对任意自然数”和所有实数O蕊:，<口，簇:2<吞2簇…蕊，。<口。，增量X(乃;)一X(‘J)，…，X(刀。)一X(，。)是相互独立随机变量，独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us)，如果X(:+h)一X(。)，0(戊，oO，当t’，t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续，后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题，可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片，巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条