遗传算法

GA:遗传算法。用遗传算法进行优化的R包。该软件包提供了灵活的通用工具集,用于在连续和离散情况下实现遗传算法搜索,无论是否约束。用户可以根据手头的问题很容易地定义自己的目标函数。几个遗传算子是可用的,并且可以组合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,并很容易地评估其性能。气体可以顺序或并行运行。


ZBMaX中的参考文献(19篇)1标准条款

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  1. 吴,Ho Hsiang;费雷拉,Marco A. R.;Elkhouly,穆罕默德;冀,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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  3. Welchowski,托马斯;施密德,马蒂亚斯:稀疏核深度堆栈网络(2019)
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  5. 桑切斯,法比奥;Barboza,Luis A.;Burton,戴维;Cintr N-ARIAS,Posi:哥斯达黎加登革热与基孔肯雅爆发的对比分析(2018)
  6. 施,Xingjie;黄,袁;黄,吉安;马,双格:一种自适应LasSO(2018)的非凸损失函数正演和倒退算法
  7. TunSook,Saranya:在R程序中使用GA包和可取函数,在两个响应的情况下开发多响应优化程序(2018)
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  9. 曹,Yongtao;Smikk,Byran J.;鲁滨孙,Timothy J.:一种基于混合精英-帕累托的构造多准则最优实验设计的坐标交换算法(2017)
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  11. Celestino,费尔南多,德科斯·朱兹,Francisco Javier;伯纳多S·N·切兹,安东尼奥:用不同适应度函数的遗传算法进行问卷调查缺失数据填补(2017)
  12. TunSook,Saranya:在R程序中使用GA包和可取函数,在两个响应的情况下开发多响应优化程序(2017)
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  17. 纳什,John C.:使用R工具的非线性参数优化(2014)
  18. Thomas Grubinger;Achim Zeileis;Karl Peter Pfeiffer:EvTrase: R(2014)中全局最优分类和回归树的进化学习不是ZB数学
  19. Luca Scrucca:GA:R(2013)中的遗传算法包不是ZB数学