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1)  GAPSO
遗传粒子群算法
1.
Optimization of Rolling Schedule in Tandem Cold Mills Based on GAPSO Algorithm
基于遗传粒子群算法的冷连轧轧制规程优化设计
2)  GA-PSO algorithm
遗传-粒子群算法
3)  Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization
遗传算法-粒子群算法
4)  Particle swarm optimization and genetic algorithm
粒子群优化和遗传算法
5)  particle swarm genetic optimization(PSGO)
粒子群遗传优化算法
1.
Induced clone operator and mutation operator of genetic algorithm in particle swarm optimization(PSO),and proposed a modified PSO named particle swarm genetic optimization(PSGO).
在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,提出了粒子群遗传优化算法,并将多机器人系统的任务分配问题转换为在多维解空间内寻找最优解的问题,利用粒子群遗传优化算法在此空间寻找最优解,以实现对多机器人任务的协调分配。
6)  Particle Clonal Genetic Algorithm (PCGA)
粒子群克隆遗传算法
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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参考词条