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搜索资源 - parallel Genetic Algorithms
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用分层实现遗传算法，高、低两个层次并行运行，自主选择种群规模、变异率及两层的交叉率，结果以文本方式输出。-layered with Genetic algorithms, low - and high-level parallel operations, choosing their own population size, mutation rate and the two-tier cross-rates, the results in text mode output.
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遗传算法和模拟退火算法相结合的并行实现-genetic algorithms and simulated annealing algorithm combining the parallel implementation
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本文详细介绍了并行遗传算法的定义，应用等等，不失为一篇好论文-This paper introduces in detail the definition of parallel genetic algorithms, applications, etc., may be a good thesis
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Parallel Processing
Message Passing
Genetic Algorithms-Parallel ProcessingMessage PassingGenetic Algorithms
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A Genetic Algorithm Approach to Scheduling
Communications for a Class of Parallel Space-Time Adaptive Processing Algorithms
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遗传算法基本理论 经典应用实例
非数值并行算法：遗传算法-The basic theory of classical genetic algorithm application examples The numerical algorithm of parallel genetic algorithms.
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遗传算法指南（A Genetic Algorithm Tutorial）：经典的遗传算法文献-This tutorial covers the canonical genetic algorithm as well as more experimental forms of genetic algorithms, including parallel island models and parallel cellular genetic algorithms.
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Parallel Processing, Neural Networks And Genetic Algorithms.djvu-Parallel Processing, Neural Networks And Genetic Algorithms
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为求解大规模TSP 问题, 提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(TMSM), 和基于TMSM 的并行免疫记忆克隆选择算法(PIMCSA) TMSM
是粗粒度的两层并行人工免疫模型, 其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移, 兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比, PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势, 而且问题规模越大优势越明显. TMSM 很好地体现了免疫系统的特性, PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问
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非数值并行算法：遗传算法，遗传算法的一个教程，很适合初学者-Non-numerical parallel algorithms: Genetic algorithm, genetic algorithm tutorial, very suitable for beginners
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遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]，
在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进
化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor
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这是一个基于实数编码的Fortran语言的遗传算法，并用MPI并行实现，里面提供了丰富的选择算子，交叉算子，变异算子可供选择，如选择算子有基于赌盘选择算子，无回放余数随机选择算子，变异算子有高斯变异，自适应变异等，此外还实行了一种策略可以有效地降低早熟的概率，本人还有一份非MPI版本的遗传算法，需要者可以联系。-This is a real-coded in Fortran language of genetic algorithms, and use MPI parallel implemen
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基于Fortran语言的实数编码的遗传算法，非并行版本，里面有多种常见的选择算子，交叉算子，变异算子可选，并加入了小生境技术，最佳个体保存技术。对学习遗传算法的朋友们很有帮助。-Fortran-based language for real-coded genetic algorithm, non-parallel version, there are many common selection operator, crossover operator, mutation operator is
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遗传算法是一类借鉴生物自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由于其本身
具有很强的鲁棒性和并行处理功能，因而特别适用于传统优化方法难以解决的最优化问
题-Genetic algorithms are a class of reference biological mechanism of natural selection and random genetic-based search algorithm, due to its robust and highly parallel p
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简单的主从式并行遗传算法，使得实现速度更快-Simple master-slave parallel genetic algorithms, making implementation faster
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非数值并行算法：遗传算法 适用于需要在遗传领域进行研究的程序员-Non-numerical parallel algorithms: genetic algorithm applied to the research needs in the field of genetics programmers
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非数值并行算法：遗传算法
本书系统的叙述了非数值并行算法之一的遗传算法的基本原理及最新进展，同时为了便于读者解决实际问题，书中对具体算法步骤做了详细介绍-Non-numerical parallel algorithms: genetic algorithms book describes the system of non-numerical parallel algorithms basic principles of genetic algorithms and the latest
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由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。-Than in the past due to genetic algorithms traditional search algorithms with easy to use, robustness, ease of parallel processing, etc., which are widely used in combinatorial optimizat
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优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
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research of genetic algorithms using openmp and parallel programing
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