遺傳算法和免疫算法是進化算法中應用非常多的兩種算法。
本文將遺傳算法和禁忌算法引入案例推理系統
並根據遺傳算法和水印算法的特點，提出了適應度函數值的選擇和遺傳算法的終止準則方法。
與基本型遺傳算法優化結果相比，粒子羣算法效果要好於基本型遺傳算法。
將雙向調度方法嵌入到遺傳算法中，得到了一種新調度算法。
針對孤島型多種羣遺傳算法存在的缺陷，提出一種變搜索區域多種羣遺傳算法。
提出了一種新的基於聚類遺傳算法的多目標圖像識別算法。
利用遺傳算法對麥弗遜懸架進行了優化。
本文介紹遺傳算法在熱電廠運行優化中的應用方法，與一般的遺傳算法不同的是，我們在設計三種遺傳算子時考慮到父代的適應值。
使用自適應遺傳算法解決*象棋計算機博弈問題。
在傳統的遺傳算法中，引入一種基於頻率矩陣的種羣多樣*策略。
提出了一種結合鄰域搜索方法的混合遺傳算法求解該模型。
這裏將貪婪法與自適應交叉變異算子引入到遺傳算法中，設計了一種混合遺傳算法，解決貨箱的拼箱優化問題。
結果表明合成算法優於單純的遺傳算法或高斯-牛頓法，在實踐中有一定的應用價值。
遺傳算法在解決全局優化問題中起着重要的作用
本文在對遺傳算法進行了仔細分析研究後，針對普通遺傳算法變異算子鄰域搜索能力較弱的問題進行了改進。
含水層參的反演是一個複雜的非線*優化問題，針對傳統二進制遺傳算法收斂*能差的缺陷，提出了反演含水層參數的十進制遺傳算法。
引入遺傳算法求解模型。
遺傳算法是一種全局優化算法。
遺傳算法是全局算法，它能避免陷入局部最小
計算結果表明，用單親遺傳算法求解配送車輛調度問題，可以取得比傳統遺傳算法更優的結果。
將遺傳算法和牛頓法結合起來，引入牛傾-遺傳混合算法來求解幾何約束問題。
遺傳算法是一種以達爾文自然進化論和孟德爾遺傳變異理論為基礎的全局尋優仿生算法。
基於遺傳算法和多Agent協同的調度指揮系統研究。
Perl用於實現遺傳算法的主要缺點在於速度慢。
實驗表明基於遺傳算法及其改進算法的監測探針部署方法比貪婪算法具有更好的*能。
採用基於矩陣編碼的遺傳算法求組卷問題，提出了該算法的交叉算子和變異算子
遺傳算法是一種模擬自然進化而提出的簡單高效的優化組合方法。
通過分支定界法對小規模算例的驗*表明，本遺傳算法獲得精確解的比例是高的，由此認為所給遺傳算法是很有效的。
遺傳算法具有智能型、全局收斂*、魯棒*強等優點。
在機組數目增加時，二進制編碼的遺傳算法的計算量及存儲量會增加很多，並且經典的遺傳算法不具有漸近收斂*。
給出了一個發電側競價模型中應用遺傳算法與BP算法結合進行市場出清價預測的實例。
單親遺傳算法具有與傳統遺傳算法類似的隱含並行*。
而遺傳算法具有較好的全局收斂*
提出了一種新的全局優化方法──數值遺傳算法
第五章（實數遺傳算法的應用）將多種實數遺傳算法用於高次方程求解和參數估計中。
其次，提出運用遺傳算法求解作業車間調度模型
通過合理的編碼表示，採用相應的遺傳算子，設計了一種求生物序列比對的遺傳算法
然後，為了加快遺傳算法的收斂速度減少算法執行時間引入模擬退火機制對上述算法進行優化。
提出了一種自適應混合遺傳算法，該算法採用直觀的自然數編碼機制、混合啟發式規則的解碼方法和改進的遺傳算子。
給出了設備經費管理中常用的分配模型，並採用遺傳算法求解。
本發明與已有的相應技術相比，系統*能可以得到較大的提高，同時本發明中該進的遺傳算法相比於傳統的遺傳算法收斂速度大大加快。
在基本遺傳算法和加速遺傳算法的基礎上，提出可考慮隔代遺傳的廣義遺傳算法；
結合改進的SDOT算法和窮舉法及遺傳算法設計一種混合算法
將雙向調度方法嵌入到遺傳算法中，得到了一種新調度算法
遺傳算法是一種模擬生物進化規律的全局優化算法。
針對相關匹配算法中的窮舉算法計算量過大的缺點，提出利用遺傳算法進行相關匹配搜索。
遺傳算法作為一種優異的全局搜索的優化方法得到了廣泛應用
利用虛擬激勵算法和複合遺傳算法相結合的方法，進行汽車懸架系統優化設計研究。
單親遺傳算法使用經過簡化的遺傳*作算子，算法的複雜度大大降低，可以應用於實時*要求較高的場合。
單親遺傳算法取消了傳統遺傳算法的交叉算子，採取單親繁殖方式。
對經典的遺傳算法在計算中出現的隨機*問題，則採用壓縮映*遺傳算法使計算過程漸近收斂。
與自適應遺傳算法相比，混合遺傳算法的優化質量略有改善，優化效率有明顯的提高。
該遺傳算法有其獨特的染*體編碼解碼方式和交叉算子。
在四種算法中，基於抗體自我調節機制並採用信息熵計算抗體濃度的免疫遺傳算法最好。
提出了一種可解決輻*狀配電網電容器最優配置問題的遺傳算法
基於鄰域搜索的混合遺傳算法是綜合了遺傳算法和鄰域搜索算法各自優勢的全局搜索算法。
通過在遺傳算法中定義擬滿應力算子，建立了一種離散變量結構優化設計的混合遺傳算法擬滿應力遺傳算法。
提出了一種基於變形遺傳算法的和麪機傳動系統優化方法。
採用遺傳算法對神經元增益在線自適應調整，而遺傳算法使用了遞增式算法，在每個時間間隔內都有一個穩定的增益值輸出，並遞增地向最優方向發展。
通過遺傳算法選擇用以印製圖像的油墨種類，採用數值優化算法解決定製油墨的圖像分*問題。
它綜合了遺傳算法和鄰域搜索算法各自優勢的全局搜索算法。
第三介紹了基於粗糙集和遺傳算法的數據挖掘改進算法——基於屬*核的遺傳粗糙約簡算法和其並行算法。
提出一種基於模糊遺傳算法的機械手時間最優軌跡規劃方案。
本文用遺傳算法來解決機組啟停問題。
文章提出了一種基於傳統啟發式規則的混合遺傳算法。
那麼什麼是遺傳算法呢？
遺傳算法是一種全局優化的數值計算方法，它存在自然並行*
提出了一種基於遺傳算法的曲面匹配算法
提出了採用遺傳算法(GA)結合傳輸矩陣法從需要的時延特*對光纖光柵進行參數重構的方法。
遺傳算法是一種全局搜索方法，但是它收斂速度慢
將簡單遺傳算法與單純形法相雜合，設計了一種實數編碼的混合遺傳算法(HGA)，用於求解無約束優化問題。
量子遺傳算法是一種高效的並行算法，但它有時會陷入局部極值
在用遺傳算法求解旅行商問題時，順序交叉算子是一種較為常用的遺傳交叉算子。
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