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利用遗传算法和神经网络进行随机分析，并附有说明文档
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应用到随机规划的智能算法，可以解决目标约束随机问题
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随机规划解决随机优化问题，主要用到遗传算法，神经元网络。-stochastic programming problem solving stochastic optimization, use genetic algorithms, neural network.
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用遗传算法求解随机模型的C++实现，绝对能够运行成功的-Genetic algorithm with stochastic models of the C++ to achieve, definitely be able to run successful
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将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射
的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映
射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平
均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合，
构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
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该算法是用随机模拟，遗传算法和神经网络相结合的混合算法求解随机期望模型的。-The algorithm is simulated using a stochastic, combining genetic algorithm and neural network hybrid algorithm for solving stochastic expected value model.
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该算法是用随机模拟，遗传算法和神经网络相结合的混合算法求解随机机会约束的模型。-The algorithm is simulated using a stochastic, combining genetic algorithm and neural network hybrid algorithm for solving stochastic chance constrained model.
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