已閱讀1頁，還剩75頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、本文從遺傳算法的基本理論入手,針對基本遺傳算法(SGA)的早熟現(xiàn)象和其不以概率1收斂于最優(yōu)解的問題,提出了一些改進方法并對其進行有效性分析和收斂性證明.主要有以下幾方面工作:(1)對傳統(tǒng)的交叉算子進行改進,提出了均勻塊交叉算子,能有效克服未成熟收斂現(xiàn)象;(2)針對傳統(tǒng)遺傳算法的控制弊端和其不以概率1收斂,提出了綜合調(diào)整控制策略的改進型遺傳算法;(3)對均勻塊交叉算子進行了理論的有效性分析,并通過實際的函數(shù)優(yōu)化問題和TSP問題驗證了其在解
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 遺傳算法及其在數(shù)值計算中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進的遺傳算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘聚類分析中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法與遺傳規(guī)劃基本理論及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 改進遺傳算法在數(shù)字圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的研究與應(yīng)用.pdf
- 一種改進的遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用.pdf
- 量子遺傳算法及其在數(shù)據(jù)校正中的應(yīng)用.pdf
- 正交遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 經(jīng)驗遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法及其在引航排班中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于混合緊湊遺傳算法（HCGA）的分類方法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 病毒進化遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 混合遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 多親遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 混合壓縮遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 免疫遺傳算法及其在TSP中的應(yīng)用研究.pdf
評論
0/150
提交評論