1) fitness value
适应度值
2) fitness average
适应度均值
1.
According to the fitness average and population diversity, a novel adaptive genetic algorithms based on generatio nal gap information is proposed.
针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性 ,难以稳定地收敛到最优解的问题 ,从种群多样性和适应度均值变化的角度 ,分析了进化停滞或退化的原因 。
2.
Focusing on the problems existed in some adaptive genetic algorithms that cannot take account of population features and are difficult to converge to optimal solution steadily, the reasons of stopping evolution or degeneration are analyzed in view of fitness average and population diversity.
针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性,难以稳定地收敛到最优解的问题,从种群多样性和适应度均值变化的角度,分析了进化停滞或退化的原因。
3) fitness assignment
适应度赋值
1.
External population maintenance and fitness assignment are the two main parts of multi-objective evolutionary algorithm.
外部种群维护和适应度赋值是多目标进化算法(MOEA)的两个重要部分,该文首先对这两个问题目前已有的处理方法进行了分析,然后提出了基于个体密集距离的外部种群维护方法,并在将所有个体根据Pareto支配关系分成四个层次的基础上,给出了一种由个体密集距离定义的适应度函数,最后将基于个体密集距离的多目标进化算法CMOEA应用于几个常用的测试函数,并和SPEA,SPEA-2进行了比较,计算结果表明CMOEA具有良好的搜索性能。
4) AWPCG
自适应权值梯度
5) fitness
[英]['fɪtnəs] [美]['fɪtnəs]
适应值
1.
Expecially, this algorithm uses the strategy of converting fitness to reduce probability of precociousness so as to insure that the algorithm can search global.
改进的自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别是采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解。
2.
This paper reviews the fitness assignment and selection scheme in evolutionary algorithms for multiobjective optimization,and explains the merits and disadvantages of some classical algorithms taking up fiteness assignment and selection scheme.
评述了多目标最优化进化算法适应值分配和选择机制 ,分析了该领域几种典型算法采用的适应值函数和选择方法的优缺点 提出了个体适应值分配和选择的新思
3.
First, it presented the recursive formulae and the limit performance of the chromosome by the select operator based on fitness ratio.
讨论了最能体现遗传算法“自然选择、适者生存”特点的选择算子 ,给出了在传统的基于适应值比例的选择算子作用下染色体的变化规律及极限性能 ,同时也指出了此类选择算子的一些不足之处 。
6) double fitness value
双适应值
1.
Therefore, every particle of (particle) swarm optimization has double fitness values whether the particle is bet.
通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究,提出求解约束优化问题一种改进的粒子群算法,该算法让每个粒子都具有双适应值,通过双适应值决定粒子优劣,并提出了自适应保留不可行粒子的策略。
2.
Therefore,every particle has double fitness values by which the particle will be decided whether better or not.
基于粒子群算法提出了一种求解二层规划问题的方法,通过分离目标函数和约束函数,使每个粒子拥有双适应值,并通过双适应值来决定个体优劣。
补充资料：适应度
见适应。
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