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1)  genetic dominance
遗传支配性
2)  NSGA-Ⅱ
无支配性排序遗传算法
1.
The paper introduces the concept of Pareto optimum front and adopts the non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-Ⅱ) to search the Pareto optimum front of the nulling weights.
文中引入多目标优化问题Pareto最优解的概念,采用了无支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)来搜索干扰调零权值的Pareto最优解集,充分发挥这种先进多目标遗传算法的高内在并行性、强鲁棒性以及能够不断优化最优解集的优势,较好地兼顾了星载天线干扰抑制时干扰抑制深度与主波束保形这一对矛盾问题。
3)  non-dominated sorting genetic algorithm-II
非支配排序遗传算法-II
4)  non-dominated sorting genetic algorithm
非受支配排序遗传算法
5)  nondominated sorting genetic algorithms
非支配分类遗传算法
6)  nondominated sorting genetic algorithm
非支配排序遗传算法
补充资料:排序算法


排序算法
sorting algorithm

Paixu suanfa排序算法(劝ding algorithm)数据处理中将文件中记录按键码的一定次序要求排列起来的算法。在讨论排序算法时,数据通常是指由若干记录组成的文件,每个记录包含一个或多个数据项,其中能够标志该记录的数据项称为键码。给定一文件的n个记录{Rl,RZ,…,R,}及其相应的键码集合IK;,KZ,…,K,},所谓排序就是将记录按键码递增次序排列起来。当待排序的文件能够同时装人计算机的主存中时,则相应的排序称为内排序;如果文件大到不能同时全部装人主存中而有一部分必须放在外存上时,则相应的排序称为外排序。当待排序的文件中包含有一些相同键码的记录时,如果经过排序后这些相同键码的记录的相对次序仍然保持不变,则相应的排序算法是稳定的,否则为不稳定的。如果排序算法设计成单处理机完成的,则此排序算法称为争行(或顺序)排序葬法;如果排序算法设计成多处理机实现的,则称为并行排序葬法。度量串行排序算法复杂度的标准是算法的运行时间和所占用的存储空间;度量并行排序算法复杂度的标准是算法的总运行时间和所需的处理器数。排序的应用很广,在科学计算和数据处理中,在数据库和知识库管理系统中,在系统软件和应用软件中以及在高级计算机体系结构中,都会直接或间接地遇到大量的排序间题。排序在计算机科学研究中占有相当的地位,人们已经发现,排序问题的研究方法和思路,算法的设计和分析技巧,对研究计算机诸多领域中其它问题的算法都颇值得借鉴。内排序的方法很多,最常用的有插人排序、选择排序、交换排序(包含快速排序、堆排序)、分配排序和归并排序等。外排序多采用多路归并方法。 指入排序的基本方法是:每次将一个待排序的记录R‘,按其键码X、的大小插到以前已排序的文件中的适当位置,直到全部插人完为止。 迄择排序的基本方法是:每次从待排序的记录中选出其键码最小的记录依次放在已排序的文件中,直到选完为止。 交换排序的基本方法是:两两比较待排序记录的键码,并交换那些不满足顺序要求的键码对,直到全部都满足为止。 夺今排序又称为桶排序,它适合于记录有多个特征键码的文件排序。 归并排序的基本思想是:将一些已排序的子文件进行合并而得到一个完整的有序文件。归并时,只要比较各子文件的第一个记录的键码,其最小者就是全局最小者;取出它后,继续比较各子文件的第一个记录的键码,这样就可得到全局的次最小者,如此下去,就可完成排序。 成盆排序属于外排序。外排序方法与各种外存设备的特征有关。
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参考词条