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复杂网络上演化博弈的小世界网络的算法等等希望有用-Evolutionary Game on Complex Networks of small world network of algorithms, and so wish to be useful
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Rudolph G. Convergence analysis of canonical genetic algorithms. IEEE Trans. On Neural
Networks, 1994,5:96~101
[36] Rudolph G. Asymptotic convergence rates of simple evolutionary algorithms with Cauchy
mutations. IEEE Transactions on Evoluti
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Genetic Algorithms (GAs) are adaptive heuristic search algorithm premised on the evolutionary ideas of natural selection and genetic. The basic concept of GAs is designed to simulate processes in natural system necessary for evolution, specifically t
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Cultural Algorithms is a fast and robust evolutionary algorithm
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genetic algorithm
In the field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selection. This heuristic (also sometimes called a metaheuristic) is routinely used to generate useful solu
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遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。-In the field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selec
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multi-objective Optimization Using Evolutionary Algorithms 论文对应的matlab代码
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这段代码描述多目标遗传算法NSGAII算法的实现，抓要包含三部分：Non-dominated sort， Crowding distance assignment， the selection process来找到pareto-front-The basic operations being performed and the worst case complexities associated with are as follows:
Multi-objective evolutionar
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多目标进化算法框架，包括MOEAD、NSGA2等经典多目标进化算法。-The MOEA Framework is a free and open source Java library for developing and
experimenting with multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and other
general-purpose multiobjective optimization algorithms. Th
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遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。(Genetic algorithm (GA) is a search algorithm for solving optimization in computational mathematics. It is a kind of evolutionary algorithm. Evolutio
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所提出的进化优化算法通常是由自然过程建模和物种进化的其他方面，特别是人类进化的启发而得到的。(The proposed evolutionary optimization algorithms are generally inspired by modeling the natural processes and other aspects of species evolution, especially human evolution, are not considered.)
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优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
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In computer science and operations research, a genetic algorithm (GA) is a metaheuristic inspired by the process of natural selection that belongs to the larger class of evolutionary algorithms (EA). Genetic algorithms are commonly used to generate h
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这是进化算法中常用到的一种算法，moead-ida结合分解和参考点的思想更有利于解决高维多目标问题。(This is an algorithm commonly used in evolutionary algorithms. The idea of combining moead-ida with decomposition and reference points is more conducive to solving high-dimensional multi-objective pr
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进化优化方法常被用于生成结构化测试用例。现有方法每次仅针对一个被测对象，生一个测试用例。要生成覆盖所有目标的测试用例集，需多次执行进化过程。本文基于集合进化优化方法，实现新的测试用例生成方法。实现的算法中，一个个体包含多个测试用例，因此，一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集。(Evolutionary optimization algorithms often used to generate structured test cases. When generating test ca
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进化算法中解决多峰优化问题的经典算法 LIPS(LIPS: A Classical Algorithms for Multi-modal Optimization in Evolutionary Algorithms)
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