期刊文献+

遗传算法在计算机通信网优化中的价值探究 被引量:2

下载PDF
导出
摘要 遗传算法是基于自然界中生物的进化基本法则而发展起来的一种新的算法,应用十分广泛。随着现代科学技术的快速发展以及社会发展对人工智能的迫切需要,在智能的领域中,有很多的问题需要在复杂并且庞大的搜索空间中寻找最优解或者准优解,促使着遗传算法被广泛应用到各个领域,也使越来越多的人去研究遗传算法,遗传算法已经运用到了计算机的通信网优化中。本文将通过遗传算法在计算机中的应用来研究它的价值。
作者 张晨光
出处 《产业与科技论坛》 2015年第12期59-60,共2页 Industrial & Science Tribune
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献31

  • 1李肯立,李庆华,戴光明,周炎涛.背包问题的一种自适应算法[J].计算机研究与发展,2004,41(7):1292-1297. 被引量:15
  • 2Ken-LiLi,Ren-FaLi,Qing-HuaLi.Optimal Parallel Algorithm for the Knapsack Problem Without Memory Conflicts[J].Journal of Computer Science & Technology,2004,19(6):760-768. 被引量:11
  • 3李汪根,丁永生.DNA计算机中队列数据结构的设计及实现[J].计算机学报,2007,30(6):993-998. 被引量:17
  • 4Radziszowski S P. Small Ramsey numbers [J]. Electronic Journal of Combinatorics Dynamical Survey, 2006, 11 (8) : 1-36.
  • 5Luo Haipeng, Su W Enlong, Shen Yunqiu. New lower bounds of ten elassical Ramsey numbers [J]. Australasian Journal of Combinatories, 2001, 24(1): 81-90.
  • 6Adleman L. Molecular computation of solutions to combinatorial problems[J]. Science, 1994, 266(5187):1021- 1024.
  • 7Braich R S, et al. Solution of a 20-variable 3-SAT problem onaDNA computer [J]. Science, 2002, 296(5567):499- 502.
  • 8Shin S Y, Lee I H, Kim D M, et al. Multiobjective evolutionary optimization of DNA sequences for reliable DNA computing [J]. IEEE Trans on Evolutionary Computation, 2005, 9(2): 143-158.
  • 9Lipton R J. DNA solution of hard computational problems [J]. Science, 1995, 268(28): 542-545.
  • 10Chang W L, Ho M, Guo M, et al. Molecular solutions for the subset-sum problem on DNA-based supereomputing [J]. Biosystems, 2004, 73(1): 117-130.

共引文献24

同被引文献15

引证文献2

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部