1) distributed hybrid genetic algorithm
分布式混合遗传算法
1.
Strategy and simulation on berth allocation based on distributed hybrid genetic algorithm;
基于分布式混合遗传算法的动态泊位分配策略与仿真
2) hybrid genetic algorithm
混合式遗传算法
1.
Hybrid Genetic Algorithm and Its Application in the Assignment and Sequencing Problem;
混合式遗传算法及其在指派问题与排序问题中的应用
2.
this paper proposes a new method for formulating and evaluating illegal points and three new kinds of evaluation functions,and develops a special hybrid genetic algorithm(HGA) with penalty function and weighted gradient direction search for non linear programming problems.
基于梯度方向搜索和新的评价方法 ,提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法( HGA) 。
3) Distributed genetic algorithm
分布式遗传算法
1.
A new distributed genetic algorithm based on a dynamic demes model is proposed.
提出了一种基于动态种群模型的分布式遗传算法并对其进行了理论分析 ,该模型由传统并行模型演变而来 ,但更适合于分布式并行处理。
2.
Then the main vessels are segmented through optimal entropy method and the transition region is extracted by algorithm based on distributed genetic algorithm and Otsu.
该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法和Otsu相结合的方法提取过渡区,最后利用区域连通性分析所提取的主血管和过渡区,分割出最终的血管。
4) distributed genetic algorithms
分布式遗传算法
1.
A Multiple Constrained QoS Routing Selection of Mobile IP Based on Extended Distributed Genetic Algorithms;
改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择
5) Hybrid genetic heuristic algorithm
混合遗传启发式算法
1.
Hybrid genetic heuristic algorithm is used to get the optimization solution.
为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立了多车场、多车型的装卸混合车辆调度模型,并使用混合遗传启发式算法求解。
2.
According to the characteristics of model,hybrid genetic heuristic algorithm is used to get the optimization solution.
针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解。
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