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【2h】

A Microbial Screening in Silico Method for the Fitness Step Evaluation in Evolutionary Algorithms

机译：用于进化算法的适应性步骤评价的硅方法中的微生物筛选

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A. Gargantilla Becerra; R. Lahoz-Beltra;
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年度 2020
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1. Guided evolution of in silico microbial populations in complex environments accelerates evolutionary rates through a step-wise adaptation [J] . Vadim Mozhayskiy, Ilias Tagkopoulos BMC Bioinformatics . 2012,第SUPPLEMENTa10期

机译：在复杂环境中指导微生物硅种群的进化通过逐步适应加快进化速度
2. Hybrid evolutionary evolutionary algorithm with extreme machine learning fitness function evaluation for two-stage capacitated facility location problems [J] . Guo Peng, Cheng Wenming, Wang Yi Expert Systems with Application . 2017,第APRa期

机译：求解两阶段受限设施选址问题的具有极限机器学习适应度函数评估的混合进化进化算法
3. Fitness inheritance in multiple objective evolutionary algorithms: A test bench and real-world evaluation [J] . E. I. Ducheyne, B. De Baets, R. R. De Wulf Applied Soft Computing . 2008,第1期

机译：多目标进化算法中的适应性继承：测试平台和实际评估
4. A Novel Fitness Evaluation Method for Evolutionary Algorithms [C] . Wang Ji-feng, Tang Ke-zong International conference on machine vision . 2013

机译：进化算法的适应度评估新方法
5. Fitness Proportionate Niching: Harnessing the Power of Evolutionary Algorithms for Evolving Cooperative Populations and Dynamic Clustering. [D] . Workineh, Abrham Tibebu. 2013

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6. Guided evolution of in silico microbial populations in complex environments accelerates evolutionary rates through a step-wise adaptation [O] . Vadim Mozhayskiy, Ilias Tagkopoulos 2012

机译：通过逐步适应在复杂环境中引导硅微生物种群的进化可加快进化速度
7. Guided evolution of in silico microbial populations in complex environments accelerates evolutionary rates through a step-wise adaptation [O] . Mozhayskiy Vadim, Tagkopoulos Ilias 2012

机译：复杂环境中硅微生物种群的指导性进化通过逐步适应加快了进化速率

A Microbial Screening in Silico Method for the Fitness Step Evaluation in Evolutionary Algorithms

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