模糊遗传算法造句

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并行多种群模糊遗传算法参数
基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解
基于模糊遗传算法的电液位置伺服系统控制
基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究
现阶段，模糊遗传算法的发展还不十分成熟，对其认识也众说纷纭。
一方面用遗传算法处理非精确环境下的模糊信息，另一方面用基于模糊逻辑的疗法来处理现有遗传算法中的问题，相互取长补短，由此发展了两个方向? ?遗传模糊系统与模糊遗传算法。
本文中所采用的实例的运行结果更说明了交互式模糊遗传算法的整个运行过程简单且计算有效，是一类优秀的通用性强的重构算法。
大部分学者认为模糊遗传算法是用基于模糊逻辑的模糊工具或模糊逻辑技术来优化遗传算法的组成成分或控制参数，来提高算法性能。
函数优化算例表明,模糊遗传算法( fga )能有效地消除遗传算法对参数初值的依赖性,提高寻优质量,改善收敛性。
本文在前人研究的基础上，基于群体多样性测度设计了一个模糊遗传算法，利用模糊逻辑控制器来动态调整遗传算法中的重要参数，保持遗传算法eer的动态平衡。
用模糊遗传算法造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文提出一种采用有限元方法( fem )和模糊遗传算法相结合的方法即模糊遗传算法-有限元的结构优化方法( fga - fem ) ,并将该方法应用于燃烧室浮动壁结构的优化计算和分析,取得了较好的效果。
在求解网络故障后重构问题时，交互式模糊遗传算法通过循环执行相同的、极其简单的选择、杂交和变异三种遗传操作，并在适应度函数值的引导下在搜索空间进行自适应概率性全局搜索，直至获得全局最优解。
基于这些理论，我们研究出一种智能优化和综合智能诊断方法，即基于模糊遗传算法( f ? ga )的智能优化诊断方法，论文对该方法作了详细介绍：首先介绍了遗传算法的基本理论及方法，接着用模糊推理理论确定优化目标函数，然后根据优化目标函数导出适应度函数，最后介绍了如何用遗传算法对花纹参数进行智能优化和噪声智能诊断的，其中，讲述了各个待优化参数的编码方法、交叉、概率选择复制个体方法等。