| 进化算法研究进展 |
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| 引用本文： | 姚新,刘勇.进化算法研究进展[J].计算机学报,1995,18(9):694-706. |
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| 作者姓名： | 姚新 刘勇 |
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| 作者单位： | 中国科技大学计算机科学与技术系并行分布计算研究中心，武汉大学软件工程研究所 |
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| 基金项目： | 国家攀登计划认知科学（神经网络）重大关键项目,澳大利亚研究基金会基金 |
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| 摘 要： | 进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，主要包括遗传算法，（ｇｅｎｅｒｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，简记为ＧＡｓ）、进化规划（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，简记为ＥＰ）和进化策略（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，简记为ＥＳｓ），它们可以用解决优化和机器学习等问题，进化算法的两个主要特点中群体搜索策略及群体中个体之间的信息交换，进化算法不依赖于梯度信
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| 关 键 词： | 进化算法 遗传算法 数值优化 机器学习 |
A SURVEY OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS |
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| Yao Xin, Chen Guoliang and Xu Huimin.A SURVEY OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS[J].Chinese Journal of Computers,1995,18(9):694-706. |
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| Authors: | Yao Xin Chen Guoliang and Xu Huimin |
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| Abstract: | Evolutionary Algorithms (EAs) , such as generic algorithms (GAs),evolution strategies (ES's), evolutionary programming (EP) and evolution programs (EPs) ) are a class of stochastic search algorithms which can be applied to both combinatorial and numerical optimization problems. This article first introduces the basic ideas of EAs, and then discusses some advanced variations of the basic algorithms. Some typical applications of EAs are also presented. Finally, a survey of the state-of-the-art of EA research is given and future research directions are pointed out. |
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| Keywords: | Evolutionary algorithms generic algorithms numerical optimization machine learning |
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