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具有Elitist选择的遗传算法的收敛速度估计
被引量:
18
1
作者
彭宏
王兴华
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期144-147,共4页
模拟进化计算是近年来信息科学、人工智能与计算机科学的“热点”研究领域,而由此派生的遗传算法是一族通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其基本思想源于60年代,Holland在研究机器学习过程中,受达尔文进化论——适者生存的启发,...
模拟进化计算是近年来信息科学、人工智能与计算机科学的“热点”研究领域,而由此派生的遗传算法是一族通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其基本思想源于60年代,Holland在研究机器学习过程中,受达尔文进化论——适者生存的启发,而获得的一种概率搜索算法。该方法在早期作为一种自适应机器学习方法,而近几年在解全局优化问题、人工神经网络的训练与结构优化、程序设计自动化中的查错处理等方面已取得成功的应用,显示了非常广泛的应用前景。
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关键词
遗传算法
收敛速度
估计
elitist选择
原文传递
题名
具有Elitist选择的遗传算法的收敛速度估计
被引量:
18
1
作者
彭宏
王兴华
机构
华南理工大学应用数学系
杭州大学数学系
出处
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期144-147,共4页
文摘
模拟进化计算是近年来信息科学、人工智能与计算机科学的“热点”研究领域,而由此派生的遗传算法是一族通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其基本思想源于60年代,Holland在研究机器学习过程中,受达尔文进化论——适者生存的启发,而获得的一种概率搜索算法。该方法在早期作为一种自适应机器学习方法,而近几年在解全局优化问题、人工神经网络的训练与结构优化、程序设计自动化中的查错处理等方面已取得成功的应用,显示了非常广泛的应用前景。
关键词
遗传算法
收敛速度
估计
elitist选择
分类号
O242.23 [理学—计算数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有Elitist选择的遗传算法的收敛速度估计
彭宏
王兴华
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
18
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