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搜索资源 - evolutionary strategy
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针对TSP问题，提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想，在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略，以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。-against TSP, an improved genetic algorithms. Genetic Algorithm evolutionary algorithm introduced the idea that the basis of this proposed strategy and cultivating top phase
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首先介绍了当前求解TSP问题最好的演化算法之一：GT算法。文中重点设计了在NOW上求解旅行商问题GT算法的并行算法，详细描述了设计思路，设计策略。还给出了相当详细的并行算法描述。文中设计的并行算法已经在NOW上的PVM平台上实现。关键词NOW，演化计算，旅行商问题,并行计算-first briefed on the current TSP evolutionary algorithm best one : GT algorithm. The article focused on the desi
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用Java实现的进化算法包。包括遗传算法、粒子群算法、memetic算法和进化策略算法。-evolutionary-algorithm
Evolutionary Algorithm package implemented using Java.
The package serves as a foundation class library, supporting the implementation many variants of Evolutionary Algorith
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通过通用演化算法模型寻找搜索优化问题的最优解。采用二进制编码方案，繁殖池选择策略。-Through the common evolutionary algorithm model search to find the optimal solution of optimization problems. Binary coding scheme, breeding pool selection strategy.
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在实现基本DNA进化算法的基础上，提出对于概率取值使用自适应策略，最后利用模拟退火算法良好的局部寻优功能和DNA进化算法结合，通过对测试函数的测试，证明改进后的算法性能很好-Achieve basic DNA evolutionary algorithm based on the use of adaptive strategy proposed for the probability value, the final use of the simulated annealing algorit
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自适应进化规划，具有p-best变异策略-Adaptive Evolutionary Programming with p-best
Mutation Strategy
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多目标进化算法并且加入混合策略,还加入了一些加速算子，用以验证多目标问题有效性和收敛性。-Multi-objective evolutionary algorithm and joined a mixed strategy, but also added some acceleration operator to verify the effectiveness of multi-objective problems and convergence.
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蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
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对演化博弈复制动态方程分析得到的演化稳定策略的仿真(Simulation of evolutionary stability strategy for dynamic equation analysis by evolutionary game)
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基于python语言下的典型进化策略算法实现代码(Evolutionary strategy algorithm implementation python code)
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选取政府、配送企业、用户为城市货运过程中的博弈参与主体，为了分析在城市货运政策推广过程中影响各参与主体策略选择的因素，提出了构建政府、配送企业、用户三者之间的演化博弈模型。在分析博弈三方不同策略的成本和收益基础上，采用系统动力学方法对模型进行仿真分析。(The government, distribution enterprises and users are selected as the participants of the game in the process of urban fre
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A many-objective evolutionary algorithm based on a two-round selection strategy
一种基于两种轮盘赌选择策略的高维多目标进化算法
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多目标遗传算法是NSGA-II[1]（改进的非支配排序算法）,该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点：传统的非支配排序算法的复杂度为 ，而NSGA-II的复杂度为 ，其中M为目标函数的个数，N为种群中的个体数。引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性
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