进化算法造句怎么写

针对一类协同进化算法给出其二进制编码有限群体模型。

算例表明将家族优生学进化算法应用于无功优化，取得了良好的效果。

基于人工免疫聚类机制和免疫进化算法，提出了一种新型的设计RBF网络的混合算法。

提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法。

本文研究了一种求解连续变量空间全局优化的进化算法，基于分片二维搜索的修正微分进化算法。

本文基于费用函数最小化方法，提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。

采用非固定多段映*罚函数法处理问题的约束条件，提出了一种用改进差分进化算法求解非线*约束优化问题的新方法。

进化算法。生物的进化过程中，起决定*作用的有三个要素，即变异、选择以及复制。这三个要素相组合，则成为一种进化算法，即VSR算法。进化VSR算法的结果就是适应能力。如果进化的积累*选择过程的时间足够长，就能产生出令人特别吃惊的适应能力来。以人类的眼睛为例，起初的时候，很可能就只是一个简单的感光细胞，或者是一种光接收器似的器官。在若干百万年的漫长历程中，设计草图的每次改进，尽管并不显著，都会被保留下来并且遗传下去——因为即使只将视野扩大百分之一，那么在这个处处存在着危险的世界里，也是很有益处的。经过许多中间阶段之后，最终产生了复杂的昆虫复眼和脊椎动物透镜似的眼睛。总之，只有注意到了进化机制的所有三个要素，才能理解复杂器官的进化。

遗传算法和免疫算法是进化算法中应用非常多的两种算法。

提出了改进的SPEA，这是一种多目标进化算法。

进化算法和反向传播被用于神经网络的训练。

将其改进后用于相机标定，提出了分步法与改进的差分进化算法相结合的相机标定方法。

提出一种无圈有向图条件下的多目标最短路径进化算法。

其主要思想为:设计有效的进化算法对水平集不断进化，最终求出全局最优解。

通过该方法，相应的进化算法可以利用油品调合问题的活跃约束条件信息，从而达到提高进化算法求解油品调合问题的搜索效率和避免局部最优解的目的。

为此，结合差分进化算法，提出了一种改进的差分加速遗传算法。

在基本差分进化算法中，融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度。

遗传算法(以及普遍意义上的进化算法)出现在20世纪60年代早期，并在计算机科学的确定*和非确定*算法之间占据了一席之位。

蚁群算法是一种新颖的仿生进化算法。

本文将进化算法引入飞机排班问题，研究并实现了基于离散型粒子群算法的飞机排班系统。

针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷，提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。

将文化差分进化算法用于训练补偿模糊神经网络，建立乙烯精馏塔产品质量软测量模型。