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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提出基于遗传算法的连续动作迭代困境的复杂网络生成方法，包括通过先提出社会合作评估标准以及社会关系评价机制，再对不同的复杂网络进行评估，之后利用社会关系评价机制找到针对连续动作迭代困境的复杂网络优化，从而设计出最优复杂网络的生成方法；本发明通过改变参与者之间的关系，提高合作水平并且减少社会收敛时间，同时本发明提出了一种新的社会合作评估标准以及一种社会关系评估机制，借用遗传算法和几项创新以此来解决连续动作迭代困境的问题，再使用多个不连续的李雅普诺夫函数来分析复杂网络优化的全局稳定性，克服了连续李雅普诺夫函数不能同时证明GA算法和进化博弈收敛的缺点。
主权项：1.基于遗传算法的连续动作迭代困境的复杂网络生成方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：根据对连续动作迭代困境的稳定性分析，以及遗传算法和动态模型的探究，提出社会合作评估标准以及社会关系评价机制；步骤二：用社会合作评估标准对不同的复杂网络进行评估；步骤三：利用社会关系评价机制找到针对连续动作迭代困境的复杂网络优化；步骤四：设计出最优复杂网络生成方法；步骤五：对连续演化动力学包括连续动作迭代困境与各种学习能力的收敛性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于遗传算法的连续动作迭代困境的复杂网络生成方法
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