摘要
针对在协同进化遗传算法中有重要意义的模块化方法,从生态学与生理学、计算学习理论角度讨论了其基础及特征;同时分析了协同进化遗传算法中的任务分解问题,强调并例证了合理的任务分解是成功应用协同进化方法的一个关键。
From ecology, physiology and computable learning theory, the foundation and characters of the modular methods, which is meaningful in the co-evolution genetic algorithm (CGA) are discussed, and task decomposition in CGA is discussed. It is proven through analyses and examples that reasonable task decomposition is the key in applying CGA successfully.
出处
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2003年第6期10-12,16,共4页
Journal of Wuhan University of Technology:Information & Management Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(60174039).
关键词
协同进化遗传算法
模块化方法
生物学基础
计算学习理论
任务分解
co-evolution genetic algorithm
modular methods
biological foundation
computable learning theory
task decomposition