原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
引入(μ+1)选择策略,提出在群体形成的最小凸集中随机均匀地生成新个体的空间划分选择策略,并将其引入细粒度并行演化模型中,提出了应用于此模型的新算法.给出了并行运算求解的仿真实例,并分析了新算法在防止早熟收敛方面的特性.
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文献信息
篇名 基于空间划分的细粒度并行演化算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 空间划分 最小凸集 细粒度并行演化模型
年,卷(期) 2000,(8) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 4-5
页数 2页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2000.08.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄樟灿 武汉汽车工业大学基础科部 12 92 6.0 9.0
2 陈思多 武汉汽车工业大学电子与信息学院 9 65 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
空间划分
最小凸集
细粒度并行演化模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导