Genetic algorithm is a simple and p

Genetic algorithm is a simple and practical optimization method to solve sopcp under static sampling. It uses fuzzy simulation, random simulation, neural network or synchronous disturbance random approximation to estimate the fitness of chromosome. This kind of algorithm has certain application value for engineering optimization design, but the computational efficiency, solution quality and model approximation need to be improved.

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遗传算法是一种在静态采样下求解sopcp的简单实用的优化方法。它使用模糊模拟，随机模拟，神经网络或同步扰动随机逼近来估计染色体的适合度。这种算法在工程优化设计中具有一定的应用价值，但计算效率，解质量和模型逼近有待提高。

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遗传算法是一种简单实用的优化方法，用于在静态采样下求解。它采用模糊仿真、随机模拟、神经网络或同步扰动随机近似来估计染色体的适合性。这种算法对工程优化设计具有一定的应用价值，但计算效率、解解质量和模型近似性需要改进。

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遗传算法是求解静态采样下sopcp问题的一种简单实用的优化方法。采用模糊模拟、随机模拟、神经网络或同步扰动随机逼近等方法来估计染色体的适应度。该算法在工程优化设计中有一定的应用价值，但计算效率、求解质量和模型逼近性有待提高。<br>

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