UC知道请高人帮忙翻译一下，论文 关于智能控制
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/21 17:22:35
By factoring out favg (t) we can reduce the expression for m(H, t + 1) to
m(H, t + 1) = m(H, t)(1 + c). Now suppose that there is at least one instance of
H at generation t = 0. Then m(H, 0) > 0, and the equation for m(H, t + 1), shown
above, can be rewritten as m(H, t) = m(H, 0)(1 + c)t .
The above relation shows that a selection algorithm that selects individuals in
proportion to their fitness actually allocates exponentially increasing trials to above-
average schemata. In GAs, this process of allocating exponentially increasing trials
to above-average schemata is carried out for a large number of schemata at the same
time and is referred to as implicit parallelism (Dozier et al. 2001; Bridges & Goldberg
1987).
GAs need to use genetic operators in order to create new individuals; however,
m(H, t + 1) = m(H, t)(1 + c). Now suppose that there is at least one instance of
H at generation t = 0. Then m(H, 0) > 0, and the equation for m(H, t + 1), shown
above, can be rewritten as m(H, t) = m(H, 0)(1 + c)t .
The above relation shows that a selection algorithm that selects individuals in
proportion to their fitness actually allocates exponentially increasing trials to above-
average schemata. In GAs, this process of allocating exponentially increasing trials
to above-average schemata is carried out for a large number of schemata at the same
time and is referred to as implicit parallelism (Dozier et al. 2001; Bridges & Goldberg
1987).
GAs need to use genetic operators in order to create new individuals; however,
由保理了favg （吨） ，我们可以降低表达米（高，吨+ 1 ）米（高，吨+ 1 ） =米（高，吨） （ 1 + c ）项。现在假设至少有一个实例
h在一代吨= 0 。然后，米（高， 0 ） “ 0 ，方程米（高，吨+ 1 ）所示，可以改写为米（高，吨） =米（高， 0 ） （ 1 +三）吨。
上述关系表明，选择算法，选择个人中所占的比例分配给他们的健身成倍增加实际审判高于平均水平的图式在燃气这个过程中拨出成倍增加审判高于平均水平的模式进行了大量的图式在同一时间和被称为隐式并行（多齐尔等。 2001年;桥梁和戈德堡1987年） 。
算法需要使用遗传算子，以创造新的个人;然而，遗传运营商可以破坏式。阿中断架构是一个失去的时间情况下由于应用遗传算子。为了预测有多少实例架构将出席在人口代吨+ 1 ，的概率，一个模式没有得到中断必须占有的表达米（高，吨+ 1 ） 。让pχ代表的交叉率，让pμ代表的突变率。概率模式h不得到打乱了采用单点交叉取决于人数的减少点个人的染色体，δ （ h ）和pχ 。染色体与基因升升-1减少点。架构是病rupted通过单点交叉时，切点之间产生的两个界定的立场。概率的H幸存的单点交叉， Sχ （主） ，是Sχ （高） = 1 -[ p χδ（主） / （ 1 - 1） ] 。
基因突变也可以扰乱架构变化时的价值没有通配符的架构。这取决于邻（ H ）和pμ 。概率认为H将生存突变， Sμ （主） ，是Sμ （高） = （ 1 - pμ ）邻（高） 。
通过计算概率架构不会受单点交叉和变异成表达米（高， T +1日） ，我们可以预见一个下界的一些情况下的模式，将在一代人的人口在