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1)  Multi-variable dots multi-segments genetic algorithm (MVDMS-GA)
多变点分段遗传算法
2)  Subsection genetic algorithm
分段遗传算法
3)  DSGA
离散分段遗传算法
1.
Based on an insight into the premature phenomenon of coarse grain genetic algorithms,an agent-based implementation of the discrete segmented genetic algorithm(DSGA) was proposed.
为了改善遗传算法早熟对性能的影响以及提高递阶分段遗传算法的整体寻优速度,在递阶分段遗传算法的基础上,提出用Agent技术来实现离散分段遗传算法。
4)  two-stage genetic algorithm
两阶段遗传算法
1.
Structure of two-stage genetic algorithm and its performance analysis;
两阶段遗传算法的结构及性能分析
5)  2-Stage Genetic Algorithm
二阶段遗传算法
6)  float genetic algorithms
浮点数遗传算法
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。

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参考词条