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Robustness and Evolvability of Evolutionary Algorithms

进化算法的鲁棒性和可进化性

基本信息

批准号：
RGPIN-2016-04699
负责人：
Hu, Ting
金额：
$ 1.97万
依托单位：
Memorial University of Newfoundland
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2017
资助国家：
加拿大
起止时间：
2017-01-01 至 2018-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=634912
关键词：
Robustness Evolvability Evolutionary Algorithms

项目摘要

Evolutionary algorithms draw inspiration from natural evolution. A population of diverse candidate solutions is generated and compared to a desired outcome. Then, through multiple generations of variation, selection, and reproduction, such a population adapts to the selection criteria, i.e. relative distance from the desired outcome, and produces fitter solutions.

进化算法从自然进化中汲取灵感。生成一组不同的候选解决方案，并将其与期望的结果进行比较。然后，通过多代变异、选择和繁殖，这样的种群适应选择标准，即与期望结果的相对距离，并产生更合适的解决方案。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

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通讯作者：
Gao, Qinglei