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遗传算法收敛复杂性及在科学发现中的应用
  • 项目名称：遗传算法收敛复杂性及在科学发现中的应用
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60003018
  • 申请代码：F020104
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2001-01-01-2003-12-01
  • 项目负责人：韩战钢
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：北京师范大学
  • 批准年度：2000
中文摘要：

本项目将建立可用于有理数空间搜索的变长串矩阵结构遗传算法，从始群体的产生机制出发，建立对定长串、树型结构、变长串矩阵结构统一的收敛理论。提出问题用遗传算法求解的概率意义上近似收敛(PAC)可解理论，即多项式意义的收敛。建立用遗传算法从数据中发现⒎侄ρЧ媛实目蒲Х⑾窒低场?

中文主题词： 遗传算法;收敛复杂性;基于多个体的建模;学习与记忆;科学发现
结论摘要：

英文主题词Genetic Algorithms; Convergence Complexity;Agent-based Modeling; Learning and Memory；Scientific Discovery

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 7
  • 11
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于B/S结构的通用遗传算法平台设计与实现
从统计物理学看复杂网络研究
周期振荡环境对遗传算法的影响
遗传程序设计（ＧＰ）的适应性函数设计
基于agent建模的市场空间结构演化
面向算法的遗传算法类库设计
会议论文
Role Evolution In Agents
Variable-length String Matrix Genetic Algorithms
Agent Division as the Results of Global Optimizing Evolution
Evolution of Labor Division For Cooperative Agents With Learning Ability
The emergence of labor division under increasing returns
Relations between Micro and Macro Description of complex system
遗传算法及在经济中的应用
Information Utilization In Specialization of Evolving Agents
Irreversibility Explains “Memory” in Signal Transduction
Spatial Patterns of Market Evolution
Specialization of Evolving Agents with Expectations
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