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1)  genetic ant colony algorithm(GA-ACA)
遗传蚁群融合算法
1.
A genetic ant colony algorithm(GA-ACA),which can be used to find the optimized multi-UUT parallel test tasks array and resources configuration quickly and accurately,is proposed.
针对多UUT(Unit Under Test)并行测试任务调度与资源配置问题,提出了一种遗传蚁群融合算法
2)  combination algorithm of genetic and ant colony algorithm
遗传-蚁群融合算法
3)  Combination of Genetic Algorithm and Ant Algorithm(CG3A)
遗传蚂蚁融合算法
4)  Genetic-Ant Colony Algorithms
遗传-蚁群混合算法
5)  genetic algorithm-ant colony algorithm(GAA)
遗传蚁群混合算法
1.
A genetic algorithm-ant colony algorithm(GAA) solving long-term optimal dispatching of hydropower station is presented in this paper.
针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。
6)  Ant Colony Optimization Genetic Hybrid Algorithm
蚁群遗传混合算法
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。

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