1) Steady-state Genetic Algorithm
稳定型遗传算法
2) steadystate GA
稳态型遗传算法
3) evolutionarily stable genetic algorithm
进化稳定遗传算法
4) Steady State GA
稳态遗传算法
1.
Application of Steady State GA in state and parameter estimation of water supply network;
稳态遗传算法在给水管网状态及参数估计中的应用
6) SNSEA
稳定态非受控排序遗传算法
1.
This algorithm combines the viewpoint of part-updated species in single-objective genetic algorithm(SOGA) with the means of adaption degree assignment in SNSEA and develops the means.
概括介绍了目前的多目标遗传算法 (MOGA) ,并给出了一种新形式的MOGA ,也就是稳定态非受控排序遗传算法 (SNSGA)。
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