概率搜索造句
- 遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程的概率搜索最优解的方法。
- 它基于适应度评价,并使用概率搜索技术,找到问题的满意解。
- 摘要混沌优化方法利用混沌运动的随机性、规律性、遍历性寻优，能以较大的概率搜索到全局最优点。
- 遗传算法是一种模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
- 遗传算法是一种基于自然选择、遗传杂效和基因变异等生物进化机制的高度并行、随机、全局性概率搜索算法。
- 遗传算法( geneticalgorithm )是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法，它通过选择、交叉和变异三个过程实现。
- 因为遗传算法具有全局随机搜索能力,鲁棒性强、使用简单和广泛的特点,它不采用路径搜索,而采用概率搜索,不用关心问题本身的内在规律,能够在复杂的、多峰值的、不可微的大矢量空间中迅速有效地寻找到全局最优解,所以可以弥补神经网络学习算法的不足,使陷入局部最小值的可能性大大减少,使得收敛速度提高,训练量减小。
- 遗传算法是一种简单，通用，鲁棒性强的概率搜索算法。与传统的优化方法相比，它采用了许多独特的方法和技术，并且易于和别的技术(如神经网络，模糊推理)相融合，从而应用范围非常广泛。
- 用概率搜索造句挺难的，這是一个万能造句的方法
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