佐治亚州

遗传算法。用遗传算法进行优化的R包。该软件包提供了一套灵活的通用工具,用于实现连续和离散情况下的遗传算法搜索,无论是否受约束。用户可以根据手头的问题轻松定义自己的目标函数。几种遗传算子是可用的,可以组合起来,以探索当前任务的最佳设置。此外,用户可以定义新的遗传算子,并轻松评估其性能。气体可以顺序或并联运行。


zbMATH中的参考文献(引用于,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Richard A.伯克:回归视角下的统计学习(2020)
  2. 卡斯特拉雷斯,弗雷迪;帕特里西奥,西尔维奥C.;莱蒙特,阿图尔J.:关于伽马-戈默茨预期寿命(2020年)
  3. 吴和祥;费雷拉,马可A.R.;艾尔霍利,穆罕默德;季铁明:广义线性模型中变量选择的超非局部先验(2020)
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  5. Dufour,Jean-Marie;Neves,Julien:Monte Carlo检验和\textsfR的有限样本推断和非标准渐近性(2019)
  6. Fop,Michael;Murphy,Thomas Brendan;Scrucca,Luca:基于稀疏协方差矩阵的模型聚类(2019年)
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  8. Tekeli,Erkut;Kaıranlar,Selahattin;zbay,Nimet:使用遗传算法优化确定一些有偏估计量的参数(2019年)
  9. Thomas Welchowski;Schmid,Matthias:稀疏核深层叠加网络(2019)
  10. Galimberti,Giuliano;Manisi,Annamaria;Soffritti,Gabriele:基于模型的聚类分析中变量的作用建模(2018)
  11. Sanchez,Fabio;Barboza,Luis A.;Burton,David;Cintrón-Arias,Ariel:哥斯达黎加登革热与基孔肯雅疫情的比较分析(2018年)
  12. 石兴杰;黄,元;黄,健;马双革:基于自适应套索的非凸损失函数的前向和后向分段算法(2018)
  13. Thongsook,Saranya:使用R程序中的GA包和期望函数,在两个响应的情况下开发多响应优化程序(2018)
  14. Arslan,Güvenç;Oncel,Sevgi-Yurt:一些Kumaraswamy-G型分布的参数估计(2017)
  15. 曹永涛;史密克,拜伦J.;罗宾逊,蒂莫西J.:一种基于混合精英帕累托的多准则优化实验设计坐标交换算法(2017)
  16. 马少辉;菲尔德斯,罗伯特:一个零售店SKU促销优化模型,适用于品类多期利润最大化(2017)
  17. Ordónez Galán,Celestino;Sánchez Lasheras,Fernando;de Cos Juez,Francisco Javier;Bernardo Sánchez,Antonio:通过具有不同适应度函数的遗传算法对问卷进行缺失数据插补(2017年)
  18. Thongsook,Saranya:使用R程序中的GA包和期望函数,在两个响应的情况下开发多响应优化程序(2017年)
  19. Christian Panse:R中的矩形统计图表:recmap包(2016)阿尔十四
  20. Gençtürk,Yasenmin;Yiíiter,Ayten:使用新混合模型建模索赔数量:负二项伽马分布(2016)