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【中文期刊】 刘琛 林盈 等 《计算机科学与探索》 2013年11期 983-993页
【摘要】 差分演化算法（differential evolution，DE）是一种模拟生物演化过程的随机搜索方法，具有收敛速度快，鲁棒性好等优点。目前DE有多种交叉和变异策略，它们在求解各类优化问题时表现出各自不同的性能。介绍了10种差分演化算法的更...
【关键词】 差分演化算法(DE)；演化模式；更新策略；
- 概要：
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【中文期刊】 刘国祥 董颖 等 《计算机与应用化学》 2006年23卷6期 511-514页
【摘要】 本文应用基于形式文法的方法,结合计算机科学中新兴有效的进化计算优化方法,进行了文法进化算法的有效性探索.通过运用巴科斯描述文法的四元组,强调了BNF产生式的设计,充分利用遗传操作来优化求解问题.并以有机化合物的分解(以离解能适应值进行适应度...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 Yupeng Li Dong Zhao 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷2期 1055-1091页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 In recent years,with the increasing demand for social production,engineering design problems have gradually become more ...
【关键词】 Meta-heuristic algorithms；Engineering optimization；Spherical evolution algorithm；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Madhusmita Sahoo Harish Kumar Sahoo 《仿生工程学报（英文版）》 2023年20卷5期 2317-2330页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Emerging 5G communication solutions utilize the millimeter wave(mmWave)band to alleviate the spectrum deficit.In the mm ...
【关键词】 Millimeter wave；Hybrid precoding；MIMO；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Francisco Luna ; Alejandro Cervantes ; 等 《Cluster computing》 2018年21卷2期 1261-1273页SCISCIE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Calabretta R ; 《Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Series B. Biological Sciences》 2007年362卷1479期 403-410页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 genetic linkage;evolution of modularity;genetic algorithms;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Mrkela, Lazar ; Stanimirovic, Zorica ; 2022年25卷3期 1677-1693页SCISCIE
【关键词】 Maximal covering location problem;Customer preferences;Bi-objective;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Rounds, Emily L. ; Alexander, Andrew S. ; 等 《Behavioral neuroscience》 2018年132卷5期 430-452页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 evolutionary algorithms;spiking neural networks;retrosplenial cortex;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ojha, Muneendra ; Singh, Krishna Pratap ; 等 2019年14卷2期 69-84页
【关键词】 multi-objective optimisation review;genetic algorithm;evolutionary algorithms;
- 概要：
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【外文期刊】 Ashish M. Gujarathi ; B.V. Babu ; 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2010年2卷3/4期 213-221页
【关键词】 multi-objective optimisation;MOO;multi-objective differential evolution;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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