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针对固定遗传概率容易引起早熟及收敛慢的问题，对现有自适应遗传算法进行了改进。通过常见测试函数优化求解试验，验证了改进算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度。在此基础上，将改进算法应用于曲线化简。仿真
遗传算法(Genetic Algorithm , GA) [1,2]是模仿自然界生物遗传进化过程中 “物竞天泽、适者生存”的原理,而开发出的一种全局优化随机搜索算法
遗传算法资源优化的一些论文-遗传算法在网络计划资源优化中的应用.pdf最近学习收集了遗传算法资源优化的一些论文，传上来遗传算法在工程项目资源优化中的应用.pdf遗传算法在网络计划资源优化中的应用.pd
针对区域经济发展的现状，提出了改进的经济多目标优化模型。并用多目标遗传算法来对模型进行优化计算与仿真。在此基础上，通过将MATLAB与Web技术相结合，提出了一种新的基于B/S模式的决策支持系统的解决
基于遗传算法优化神经网络PID在啤酒发酵中的应用,吕宁,徐佳,针对啤酒发酵过程中的温度控制的大时滞、非线性、时变性等特点,传统的PID无法满足要求,添加了 BP神经网络的概念,结合传统的PID控
基于遗传算法的特征提取与选择在全局运动估计的应用，万静，胡贵超，对于全局运动估计来说，提取和选择好的特征进行跟踪是至关重要的。针对这个问题经典的方法是首次提取真实点，基于结构标准如图像
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法
基于模式转换改进的遗传算法的研究，林笑旭，吴迪，遗传算法是一类借鉴生物界遗传选择和自然淘汰的生物进化机制的随机化搜索算法，作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁
基于改进型遗传算法的LTE网络频率优化，梁元铮，，遗传算法是模拟自然选择和生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化的过程来搜索问题的最优解。频率规划在LTE网的规划中占据重要
标准的量子遗传算法容易陷入局部最优,且在定义域范围较广的函数寻优中易出现优化精度不高的情况。将量子交叉与模拟退火操作适当地加入量子遗传算法中可以有效地避免算法陷入局部最优解。根据第一次的优化结果,缩小
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