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1)  multi-mutation operator
多变异算子
2)  mutation operator
变异算子
1.
new stochastic search algorithm for global optimization based on mutation operator;
运用变异算子随机搜索求解全局优化问题
2.
Adaptive particle swarm algorithm with hybrid mutation operator;
混合变异算子的自适应粒子群优化算法
3.
Novel bi-group particle swarm optimization with mutation operator;
带变异算子的双种群粒子群优化算法
3)  mutation [英][mju:'teɪʃn]  [美][mju'teʃən]
变异算子
1.
This paper applies mutation from genetic algorithm to simulated annealing algorithm(SAA) to solve the problem of data association in the process of radar data.
将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。
2.
In genetic operator selec-tion and mutation are improved.
在遗传操作中改进了选择算子和变异算子,加快了算法的收敛速度而不会陷入局部最优。
3.
This article first introduced the one-dimensional cutting issues research, described the basic principles of genetic algorithms and methods of analysis of the genetic algorithm code, fitness function, and cross-mutation in the genetic algorithm of the entire operation process.
论文首先介绍了一维下料问题的研究概况,描述了遗传算法的基本原理和方法,分析了遗传算法的编码、适应度函数、交叉和变异算子在整个遗传算法的运算过程中的作用。
4)  Adaptive multi bit mutation operator
自适应多位变异算子
5)  dimension mutation
维变异算子
1.
A PSO with dimension mutation operator;
含维变异算子的粒子群算法
2.
Quantum-behaved particle swarm optimization with dimension mutation operator;
含维变异算子的量子粒子群算法
6)  Dmutation mutation
Dmutation变异算子
1.
In this paper, Genetic Algorithm and TSP were studied, Discrete Bet Wheel of Select operator, EPMX Crossover operator, Dmutation mutation operator were proposed, which is improve traditional three operators.
通过对遗传算法和TSP问题的研究,提出了离散赌轮选择算子EPMX交叉算子和Dmutation变异算子等,对遗传算法的各个算子进行了改进。
补充资料:凹算子与凸算子


凹算子与凸算子
concave and convex operators

凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子,类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A,称为凹的(concave)(更确切地,在K上u。凹的),如果 l)对任何的非零元x任K,下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。,这里u。是K的某个固定的非零元,以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。,al,月l>0,成立的x‘K,下面的关系成立二 A(tx))(l+,(x,t))tA(x),00. 类似地,一个算子A称为今单(~ex)(更确切地,在K上“。凸的),如果条件l)与2)满足,但不等式(*)用反向不等号代替,并且函数粉(x,t)<0. 一个典型的例子是yP‘KOH积分算子 通rx‘t、1二f天(t.:,x(s))山, G它的凹性与凸性分别由纯量函数介(t,s,。)关于变量u的凹性与凸性所确定.一个算子的凹性意味着它仅仅包含“弱”的非线性—随着锥中的元素的范数增加,算子的值“慢慢地”增加.一般说来,一个算子的凸性意味着,它包含“强”的非线性.由于这个理由,包含凹算子的方程在许多方面不同于包含凸算子的方程;前者的性质类似于相应的纯量方程,而不同于后者,后者关于正解的唯一性定理是不成立的.
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