计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (8): 148-150.
• 软件工程与数据库技术 • 上一篇 下一篇
崔明义
出版日期:
发布日期:
基金资助:
CUI Ming-Yi （Dept. of Computer Science, Henan University of Finance ＆ Economics, Zhengzhou 450002）
Online:
Published:
摘要： 遗传算法作为一种适应性搜索技术得到了普遍的应用,但其搜索效率不如启发式搜索.已有研究者将启发式知识用于二进制编码遗传算法,但浮点数编码在函数优化和约束优化领域明显有效于其它编码.本文基于算法运行时的景观特征作为启发式知识,用于浮点数编码遗传算法,力求提高其搜索效率、增强其局部搜索能力、拓展其应用领域.本文的理论研究和实验结果表明,将景观特征用于浮点数编码遗传算法,理论是可靠的,方法是可行的.
关键词: 景观特征 浮点数编码 启发式知识 遗传算法
Abstract: Genetic algorithm （GA）was used widely as a adapted search technology. GA is not as good as heuristic search in search efficiency. Binary code GA was researched by scholars with heuristic knowledge at past. Float number code is superior to other codes in f
Key words: Landscape character, Float number code, Heuristic knowledge, Genetic algorithm
崔明义. 一种基于景观特征的浮点数编码遗传算法研究[J]. 计算机科学, 2007, 34(8): 148-150. https://doi.org/
CUI Ming-Yi （Dept. of Computer Science, Henan University of Finance ＆ Economics, Zhengzhou 450002）. [J]. Computer Science, 2007, 34(8): 148-150. https://doi.org/
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks
链接本文: https://www.jsjkx.com/CN/
https://www.jsjkx.com/CN/Y2007/V34/I8/148
Cited
首页