Salcedo-Sanz，桑乔 进化算法中用作约束处理技术的修复方法综述。 （英语） Zbl 1301.90100号 计算。科学。版次。 3，第3期，175-192（2009）. 摘要：本文综述了进化算法中用于解决约束优化问题的最重要的修复启发式。综述了常用的技术，如置换编码中的一些交叉算子，二进制编码遗传算法中固定1个数的算法，以及Hopfield神经网络、图和树的启发式以及分组遗传算法中的修复启发式等更为专门的技术。该调查还对混合进化算法的设计和实现给出了一些指示，并对使用混合进化技术的最重要应用进行了修订。 引用于6文件 MSC公司： 90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 90-02 与运筹学和数学规划有关的研究博览会（专著、调查文章） 68-02 与计算机科学有关的研究博览会（专著、调查文章） 软件：CF-GGA公司;基因科普 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Salcedo-Sanz}，计算。科学。第3版，第3号，175--192（2009；Zbl 1301.90100） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Goldberg，D.，《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（1989），Addison-Wesley：Addison-Whesley阅读：MA·Zbl 0721.68056号 [2] Michalewicz，Z.，《遗传算法+数据结构（=）进化程序》（1996），柏林斯普林格-弗拉格出版社·Zbl 0841.68047号 [3] Bäck，T.，《理论与实践中的进化算法：进化策略，进化规划，遗传算法》（1996），牛津大学出版社·Zbl 0877.68060号 [4] Fogel，D.B.，模拟进化优化导论，IEEE神经网络汇刊，5，1，3-14（1994） [5] Fogel，L.J。；A.J.欧文斯。；Walsh，M.J.，《通过模拟进化实现人工智能》（1966），J.Wiley&Sons·兹比尔0148.40701 [6] Holland，J.H.，《自然和人工系统的适应》（1975），密歇根大学出版社·Zbl 0317.68006号 [7] 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