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1) evolutionary algorithm(EA)
演化算法(EA)
2) EA/G algorithm
EA/G算法
1.
In order to solve the problems concerning the maximum independent set, the EA/G algorithm was improved by analyzing the algorithm for the solutions to the maximum clique problems from the aspects of selecting the initial solution,constructing populations and genetic strategies.
为了求解最大独立集问题,通过对求解最大团问题EA/G算法的分析,从初始解选取、种群的构成、遗传策略等方面对EA/G算法进行了改进,提出了自学习进化算法,并在DIMACS基准图上进行了大量的实验。
3) evolutionary algorithm
演化算法
1.
Inverse problem of multiple parameters identification for water quality model using evolutionary algorithm;
河流水质多参数识别反问题的演化算法
2.
Displacement back analysis of embankment dam based on neural network and evolutionary algorithm;
基于神经网络和演化算法的土石坝位移反演分析
3.
Application of evolutionary algorithm in nonlinear parameter estimation;
演化算法在非线性参数估计中的应用
4) evolutionary algorithms
演化算法
1.
Survey on automatic structural test data generation using evolutionary algorithms;
基于演化算法的结构测试数据自动生成方法评述
2.
Real factorization based on evolutionary algorithms;
基于演化算法的实因式分解
3.
The result shows that it is better than other existing evolutionary algorithms in search efficiency, range of applications, accuracy and robustness of solutions.
仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。
5) evolution algorithm
演化算法
1.
An evolution algorithm is designed for solving the partial ordering relation, by which an ideal method is obtained for calculation.
建立了钻井布局问题的数学模型,设计了基于偏序关系求解钻井布局问题的演化算法,得到了理想的计算结果。
2.
The basic principle of multi-object ive evolution algorithm is introduced, and the Pareto optimial-based evolutionary approach is discussed.
演化算法因其内在的并行行,在求解多目标优化问题时具有独特的优势。
6) genetic algorithm
演化算法
1.
In this paper, we explain the performance of genetic algorithm based on permutation coding through experiments on Knapsack problems.
以背包问题为模拟实例 ,考察基于排列序编码的演化算法的性能 ,我们发现 ,如果问题的编码不具有结构性 ,此时求解的质量由个体在解空间的分布情形决定 ;在种群规模偏小的情形下 ,交叉算子的作用不容忽视 ,而在大规模种群的情形下 ,交叉算子的作用有限 ,变异算子应该在算法中占主导地位 ,这样能保证算法具有平稳的在线性能 ,可以应用于系数时变的优化问题的求解 ,对演化算法的实际应用具有一定的指导意义。
2.
The multi-document summarizer using genetic algorithm-based sentence extraction(SBGA) regards summarization process as an optimization problem where the optimal summary is chosen among a set of summaries formed by the conjunction of the original articles sentences.
SBGA系统将多文档自动摘要过程视为一个从源文档集中抽取句子的组合优化过程,并用演化算法来求得近似最优解。
3.
A concise summary is given on methods and characteristics in computational intelligence, of which simulated annealing algorithm, neural network, genetic algorithm, evolutional programming and taboo search algorithm are mainly discussed.
对几种智能计算方法及其特点作一个简明的综述,其中着重介绍模拟退火、神经网络、遗传与演化算法和禁忌搜索算法。
补充资料：Ea-6b电子战飞机
ea-6b是美国诺斯罗普.格鲁门公司在ea-6a的基础上改进研制的4座舰载电子干扰机，主要用于通过压制敌人的电子活动和获取战区内的战术电子情报来支援攻击机和地面部队的活动。该机的研制合同于1966年秋鉴定，1968年5月26日原型机首飞，1971年1月开始交付，共生产170架，1991年7月29日交付完毕。ea-6b与a-6e基本相同，但加强了机翼和起落架，加长了机头，座舱由2人改为4人，并在垂尾翼尖装有较大的天线。对于该机来讲，象探测、识别、搜索方向、实施干扰等一系列过程既可以自动实施，也可在机组人员的控制下实施。该机的主要型别有：原型机、共生产了4架；标准型，原型机后的24架；icap-1，增强了电子干扰能力的改进型，生产了45架，到1983年所有飞机都按这一标准进行了改进；icap-2，电子干扰能力进一步加强的改进型，共生产72架，可带5个外部干扰吊舱，能发射7个频段的干扰信号，并同时对两个频段进行干扰，目前是ea-6b的标准型，并且早期生产的ea-6b也改进到了此型的标准；advcap，ea-6b的最新改进型；block2000，advcap的进一步改进方案，计划配备联合战术信息分配系统（jtids），具有卫星通信能力，并提高其生存能力。 动力装置 两台普.惠公司的j52-p-408涡喷发动机，单台推力53.38千牛。 主要机载设备 an/alq-99f电子干扰系统（在5个干扰吊舱内的10个干扰发射机，每个干扰舱可以覆盖7个频段中的一个）、灵敏侦察接收机（可探测远距离的雷达信号）、an/ayk-14中央计算机、全天候自动着舰系统（alcs）、多功能显示器、以及通信、导航与识别系统等。 武 器 最初型号无外挂武器，但改进型的翼下可持装agm-88a"哈姆"反辐射导弹，icap-2型可带4枚，advcap可带6枚。 尺寸数据 机长18.24米，机高4.95米，翼展16.15米，（折叠机翼）7.87米，机翼面积49.1平方米。 重量及载荷 空重14321千克，最大起飞重量29483千克，内部燃油6995千克，最大外部燃油4547千克，最大着陆（舰）重量20638千克。 性能数据 最大平飞速度（海平面）1048千米/小时，巡航速度774千米/小时，失速速度156千米/小时，最大爬升率65.5米/秒，实用升限12550米，起飞滑跑距离814米，着陆滑跑距离579-655米，航程1769千米，转场航程3254-3861千米。
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
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