《表3 最优降损方案计算结果（采用遗传算法）》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
步骤6按照迭代收敛条件终止迭代，得到最优解。最优降损方案计算结果如表3和表4所示。
| 图表编号 | XD00130759700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.01 |
| 作者 | 汤红卫、王贤湖、谢光龙、冯蒙霜 |
| 绘制单位 | 中国农业大学信息与电气工程学院、中国农业大学信息与电气工程学院、国网(苏州)城市能源研究院、国网(苏州)城市能源研究院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 采用自适应竞争的遗传算法优化后的结果》2020.10.10
- 《表2 叶片最优排列方案：遗传算法在更换APU涡轮叶片工艺中的应用》2020.09.20
- 《表3 管路布局计算结果：基于改进遗传算法的船舶管路布局设计》2020.10.01
- 《表2 遗传算法作物系数最优解》2021.01.18
- 《表2 无功优化最优方案：基于改进遗传算法的含风电场电力系统无功优化》2020.07.01
- 《表5 经典遗传算法求得的最优解》2020.06.01
- 《表3 最优模糊规则表：基于遗传算法的模糊内模PID控制器优化》2020.07.20
- 《表3 传统遗传算法计算结果》2020.04.01
- 《表5 各降损方案计算结果（采用枚举法）》2020.02.01
- 《表4 最优及次优降损方案年节电效益计算结果（采用遗传算法）》2020.02.01
- 《表7 采用遗传算法的模型预测结果（5,000 r/min)》2019.08.01
- 《表3 最优研学旅行线路：基于改进遗传算法的研学旅行线路优化与实现》2019.11.10
- 《表3 遗传算法优化计算结果》2019.10.10
- 《表3 混合算法CP问题最优解计算结果》2019.10.25
- 《表4 遗传算法多目标优化最优解》2019.08.31
- 《表4 利用遗传退火算法求出的最优分配方案》2019.07.10
- 《表6 最优结果和模型：基于遗传算法的个性化服务型产品设计》2019.08.01
- 《表3 网格明细：采用近似模型和NSGA-Ⅱ遗传算法的旋流泵性能优化研究》2019.07.01
- 《表3 遗传算法计算结果Table 3 Calculation results of genetic algorithm》2018.03.01
- 《表4 采用遗传算法得到的最优路径方案》2019.11.01