通过模拟人类进化过程中人口数量的增长规律,提出了一种可变种群规模的遗传算法(VPGA).VPGA不需要改变现有遗传算法的算子,仅仅通过对现有算法框架的重构,从而获得比现有遗传算法更优的解,而花费的计算代价更小.
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在计算机学习用户程序中，Hadoop已经作为处理大量GA个体的规模遗传算法的一种方法(潜在解决方案)。
In machine learning applications, Hadoop has been used as a way to scale genetic algorithms for processing large populations of GA individuals (potential solutions).
文中首先对模糊控制和遗传算法的基本原理进行了介绍和探讨，内容主要包括：模糊控制的数学基础、常规模糊控制器的设计、遗传算法的基本操作以及模式理论等。
Firstly, fuzzy control and GA is introduced and discussed, such as the Mach base of fuzzy control, the design of conventional fuzzy controller, the basic operation of GA and schemata theory and so on.
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