遗传算法应用论文

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遗传算法的研究与进展

遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高，遗传算法作为一种高效的优化方法，在许多领域中得到了广泛的应用。

本文将对遗传算法的研究进展进行综述，包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。

自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来，该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。

遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制，通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。

在过去的几十年里，众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨，提出了许多重要的改进策略。

本文将对这些策略进行综述，并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。

遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略，在一组可行解（称为种群）中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解，进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解，重复上述过程，最终收敛于最优解。

遗传算法的关键要素包括：染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。

为进一步提高遗传算法的性能，研究者们提出了一系列改进策略。

这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进：多目标优化策略：针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题，可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。

精英保留策略：为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象，可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。

基于随机邻域搜索策略：这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索，可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并提高算法的全局收敛性。

遗传算法作为一种常用的优化方法，在许多领域都有广泛应用，如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。

随着技术的发展，遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。

研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。

基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题；基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率；一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题，提出了相应的改进措施。

遗传算法理论及其应用发展

遗传算法理论及其应用发展摘要:首先介绍了遗传算法的基本工作原理和主要特点; 然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的发展,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论; 最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。

关键词:遗传算法; 遗传算子; 控制参数; 组合优化遗传算法[1] (Genetic Algorithms，简称GA )是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首先提出的。

它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说; 其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。

从公开发表的论文看, 我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。

遗传算法最早应用于一维地震波形反演中, 其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身, 搜索过程既不受优化函数联系性的约束, 也不要求优化函数可导, 具有较好的全局搜索能力; 算法的基本思想简单, 运行方式和实现步骤规范, 具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点, 但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象。

自1985年起, 国际遗传算法会议每两年召开一次, 在欧洲, 从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。

1993年, 国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊5 Evolutionary Com putation6 (进化计算) 在MIT 创刊; 1994年, 在美国奥兰多召开的IEEE World Congress on Computation Intelligence ( IEEE全球计算智能大会)上, 进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997年, 5 IEEE Transaction son Evolutionary Computation6创刊。

这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。

遗传算法应用论文

遗传算法应用论文
摘要
这篇文章通过研究遗传算法（GA）在计算机视觉应用中的应用，探讨GA的特点及优势。

首先，介绍了遗传算法以及它的工作原理，然后介绍了应用于计算机视觉的GA的特点，其中包括使用卷积神经网络（CNN）、使用变种遗传算法（VGA）和使用深度学习（DL）的特点。

接下来分析了GA在图像分类任务、图像处理任务和图像识别任务中的应用，以及GA应用时需要考虑的问题。

最后，本文还提出了将GA与其他计算机视觉技术结合使用的一些建议。

关键词：遗传算法；卷积神经网络；变种遗传算法；深度学习；图像分类；图像处理；图像识别
Introduction
Main Body
Based on GA, the features of the input parameters are learned and utilized, and the coordinates of the local optimal solution are accurately found, which makes GA more sensitive to the optimization of external parameters. GA has the advantages of simple structure, fast convergence speed and easy to implement.
2. Image Classification
3. Image Processing
4. Image Recognition。

数学建模优秀论文--基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解

数学建模优秀论文--基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解摘要本文针对当前科技水平不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合的问题，考虑负荷平衡、输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件，建立机组组合优化模型，追求发电成本最小。

同时采用矩阵实数编码遗传算法（MRCGA）和穷举搜索算法，利用MATLAB 7.0.1和C++编程，分别对模型进行求解，并对所得结果进行分析比较，以此来帮助电力部门制定机组启停计划。

首先，建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。

其中机组空载成本和增量成本之和随该机组发电出力增长呈折线关系，在分析计算时为了简便，本文采用一条平滑的二次曲线来近似代替。

对于问题1，选取相应的约束条件对目标函数进行约束，从而给出优化模型Ⅰ。

由于问题1的求解规模很小，所以采用穷举搜索算法，利用C++编程求解，得到了3母线系统4小时的最优机组组合计划（见表一）。

对于问题2，在优化模型Ⅰ的基础上，增加最小稳定运行出力约束、机组启动和停运时的出力约束以及机组最小运行时间和最小停运时间约束这三个约束条件，建立了优化模型II。

同时采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模型进行求解，部分结果如下：发电总成本（单位：元）矩阵实数编码遗传算法6780穷举搜索算法6820在对所得结果进行了分析比较，重新制定了3母线系统4小时最优机组组合计划（见表三）。

对于问题3，用IEEE118系统对优化模型II进行测试。

由于求解规模巨大，同样采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模型进行求解，部分结果如下：发电总成本（单位：百万）矩阵实数编码遗传算法 2.034穷举搜索算法 2.135在对所得结果进行比较时发现对于大规模问题，遗传算法优势明显，将其求解结果作为24小时的最优机组组合计划（见附录）。

最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。

本科毕业论文-基于遗传算法的测试用例生成方法【精品毕业设计】(完整版)

摘要软件测试是保证软件质量和可靠性重要手段，在这方面发挥着其它方法不可替代的作用。

然而，软件测试是一个复杂的过程，需要耗费巨大的人力、物力和时间，约占整个软件开发成本的40%～50%。

因此，提高软件测试工具的自动化程度对于确保软件开发质量、降低软件开发成本非常重要。

而提高测试用例生成的自动化程度又是提高测试工具乃至整个测试过程自动化程度的关键所在，本文主要针对这一问题进行了研究和设计。

本文在分析软件测试和遗传算法基本概念的基础上，提出软件测试用例的设计是软件测试的难点之一。

论文提出了基于遗传算法的测试用例生成的内含是应用遗传算法来求解一组优化的测试用例，其框架包括了测试环境构造、遗传算法及测试运行环境三部分，论文给出了基于遗传算法的测试用例生成的模型。

最后以三角形分类程序为例应用遗传算法进行测试用例生成的模拟，结果显示，应用遗传算法进行测试用例生成可行。

关键词：软件测试测试用例遗传算法ABSTRACTSoftware test is the important means that guarantee software quality and reliability，and in this respect，it plays the role that other method cannot replace. However software test is a complex process , it needs to consume huge manpower，material resources and time，which takes the 40%~50% of entire software development cost approximately . Therefore，raising the automation level of software test tool is very important for ensure software development quality and reduction software development cost . And then，the most important is raising the automation level of the test case generation for raising the automation level of test tool and even entire test process，so this paper study and design mainly according to this problem.Based on the analysis of basic concepts of software testing and genetic algorithm, this article proposes that software test case design is one of the difficulties of software testing. Paper presents the inherent in software test case designing based on genetic algorithm is using genetic algorithm to solve a set of optimization test cases, and the framework includes three parts which are test environment construction, genetic algorithm and the environment for test . Paper presents the model of software test case generation based on genetic algorithm. Finally, we take the triangle categorizer as an example, simulate software test case generation based on genetic algorithm. The results display that software test case generation basing on genetic algorithm is possible.KEY WORDS: software test , test case , genetic algorithm目录摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章绪论 (5)1.1 问题的提出 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.3 论文研究内容 (8)第二章软件测试及遗传算法基本概念 (9)2.1 软件测试基本概念 (9)2.1.1 软件测试的目的 (9)2.1.2 软件测试的原则 (9)2.2 软件测试的难点 (10)2.3 遗传算法 (11)2.3.1 遗传算法的思想及流程 (11)2.3.2 遗传算法的特点 (13)2.4本章小结 (14)第三章基于遗传算法的测试用例生成 (15)3.1基于遗传算法的测试用例生成基本内涵 (15)3.1.1 软件测试用例的基本内涵 (15)3.1.2 基于遗传算法的测试用例生成的基本内涵 (16)3.2 基于遗传算法的测试用例生成框架 (16)3.3 基于遗传算法的测试用例生成算法实现 (18)3.3.1 编码策略 (18)3.3.2 适应度函数及程序插桩 (19)3.3.3 遗传策略 (20)3.3.4 参数控制 (21)3.4 本章小结 (22)第四章实验及结果分析 (23)4.1 待测程序分析 (23)4.1.1 待测程序引入 (23)4.1.2 程序流程分析 (23)4.1.3 路径分析 (24)4.2 程序插桩 (24)4.3 参数设定及程序实现 (25)4.3.1 参数设定 (25)4.3.2 部分程序实现 (26)4.4 结果分析 (28)4.5 本章小结 (30)第五章总结与展望 (31)致谢语 (32)参考文献 (33)第一章绪论1.1 问题的提出在信息化普及的今天，计算机在人们的生活和工作中占据着重要地位，使人们的工作效率提高，也使生活更丰富多彩。

毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc

编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。

2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。

3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。

4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。

再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。

【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。

基于遗传算法的微分方程求解问题的研究

河北工业大学硕士学位论文基于遗传算法的微分方程求解问题的研究姓名：王晓翠申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：武优西20071101河北工业大学硕士学位论文基于遗传算法的微分方程求解问题的研究摘要遗传算法提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，已经广泛应用于函数优化、组合优化、自动控制、机器学习等科技领域。

自然科学和工程技术中的许多问题被归结为微分方程这一数学形式，而微分方程通常难以解析求解。

本文提出了利用最小二乘原理将微分方程的求解问题转化为求函数最小值的最优化问题，然后利用遗传算法进行进化计算求解常微分和偏微分方程，仿真实验验证了该方法的可行性。

本论文首先分析了课题的研究背景及意义，总结了国内外的研究现状，指出了现阶段求解微分方程的几种方法，并在此基础上进一步确立了利用遗传算法来求解微分方程作为本论文的主要研究内容。

其次，阐述了遗传算法的基本实现机理，并对遗传算法的特点及应用进行了比较详细的叙述，同时简要介绍了MATLAB遗传算法工具箱。

再次，在详细论述了遗传算法理论的基础上，研究了遗传算法在求解微分方程中的应用。

分别介绍了常微分方程及偏微分方程求解问题转化为最优化问题的基本过程，针对常微分方程和偏微分方程分别提出了方程解析解的构造方法，利用遗传算法进行进化计算，并通过实例说明了遗传算法中各个参数的设置方法，最终求得方程的近似最优解。

最后通过具体实例分析了该方法的求解过程，对结果进行了相应的误差分析，验证了该方法的可行性。

最后对本课题的研究进行了总结和进一步展望。

关键词：遗传算法，最优化问题，常微分方程，偏微分方程，构造函数基于遗传算法微分方程求解问题的研究GENETIC ALGORITHM FOR SOLVING ORDINARY AND PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONSABSTRACTGenetic algorithm brings up a common frame to solve complex system problems, such as non-linear, multi-model, multi-objective and so on. It does not depend on the specific areas of problems and has been applied to many technological areas like functional optimization, combination optimization, auto-control, machine learning. Many problems in natural science and engineering technology could be expressed in a form of differential equations, while it is often difficult to solve that. This article presented a method to transform the problem of solving differential equations to the problem of optimization according to least square principle and some examples were solved to prove it feasible.The paper firstly analyzes the background and meanings of the research work and summarizes the research present situations home and abroad. At the same time, several methods solving differential equations now have been pointed out. Based on above, to solve differential equations with genetic algorithm is established as the main research contents.Secondly, the basic of genetic algorithm is elaborated and its characteristics and applications is detailed, meanwhile it also introduces the tools of genetic algorithm in MATLAB.Thirdly, based on above, genetic algorithm applying to solve differential equations is researched. How to transform the solving problem to optimization problem and how to construct analytical solution is proposed. Also it gives a method to set some parameters through the process solving some examples and the feasibility of the method is illustrated by putting it into solving those examples.At last, the research work is summarized and expected.KEY WORDS: genetic algorithm, optimization problem, ordinary differential equation, partial differential equation, constructed function原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。

遗传算法在给水管网优化设计中的应用论文

遗传算法在给水管网优化设计中的应用摘要：本文主要介绍了遗传算法的基本思想，及基本遗传算法的求解步骤。

通过对遗传算法的数学原理的分析，进一步认识了遗传算法的数学本质。

然后介绍了目前一些改进的遗传算法的发展状况。

最后结合遗传算法的特性，简要介绍了遗传算法在给水管网优化设计中的应用方法。

abstractin this paper the basic concept of the genetic algorithm (ga) and the procedure of the simple genetic algorithm (sga) were introduced。

through the analysis of the mathematical principle of ga， the mathematical essence of the ga was discovered。

then the developments of the modified ga were showed。

at last， the application of ga in the design of water and wastewater distribution networks was introduced briefly in combination with the characteristic of ga。

中图分类号：s611文献标识码：a 文章编号：至从改革开放以来，我国经济不断发展，城市化发展速度惊人，大中城市扩建，中小城市升级，建制镇增多。

城市化发展必然带来给水系统的变化和发展，而给排水系统设施的建设也是制约城市化发展的因素之一。

伴随着改革开放，我国城镇给排水事业有了长足的发展，为国家的高速经济发展和人民生活水平不断提高提供了重要的基础设施保障条件。

作为给水设施的重要组成部分，给水管网建设和运行管理科学技术的发展，已经成为我国城镇给排水科学技术进步的重要标志之一。

人工智能遗传算法论文

人工智能遗传算法论文本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍，通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析，最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。

以下是店铺整理分享的人工智能遗传算法论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能遗传算法论文篇一摘要：本文对遗传算法在人工智能方面的应用进行介绍，通过遗传算法对全局运动估计的解决方案进行分析，最后就人工智能在算法的发展方向方面进行了展望和总结。

所谓人工智能，就是人工的方法通过计算机实现智能化功能，或者说是人们使用机器模拟人类的智能。

由于人工智能是在机器上实现的，所以又称为机器智能。

从另一个角度来看，人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂问题。

人工智能的算法很多，包括遗传算法、进化算法、蚁群算法和专家系统、神经网络等。

1 遗传算法遗传算法的思想是先确定编码方案，对待寻优的缺陷特征参数进行编码，按一定规模初始化种群，种群中的每一个各体就代表了一个可能的解;然后根据适应度值函数计算每一个各体的适应度值并依此决定遗传操作。

根据预先确定好的种群选择方案，按一定的概率对种群进行交叉、变异得到下一代，直到遗传算法的终止条件得到满足。

与传统的优化算法相比，具有的优缺点如下：1.1 遗传算法优点。

不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索。

之所以说是从多点而不是从单点出发，那是因为整个算法的开始是从一个初始种群开始搜索演练最优解，是从多个点开始搜索进化寻找，这样的做的一个好处是避免局部寻找最优解，从任一解出发，按照某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。

由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间，因而具有全局优化性能。

同时也缩短了整个搜寻额时间，整体上效率更高、结果更接近最优解。

实现简单，没有复杂的数学计算，在算法中，一般都有大量且复杂的计算作为整个算法的支撑，同时数学计算也是一步比较耗资源和时间的操作，然后在遗传算法中，在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应度信息再加上简单的比较，而不需要导数等其它辅助信息，操作流程也比较简单，没有过多的转换控制操作，中间也没有多少中间变量，算法具有较强的自适应性。

计算机网络中遗传算法的可靠度优化计算应用研究论文[优秀范文5篇]

计算机网络中遗传算法的可靠度优化计算应用研究论文[优秀范文5篇]第一篇：计算机网络中遗传算法的可靠度优化计算应用研究论文摘要：第三次科技革命以后，计算机技术发展迅速，在人们的生活中，运用越来越广泛，为满足人们日益增长的需求，要求计算机技术的研究不断创新，不断完善。

为保证计算机网络的可靠性及不断优化计算机的性能，就需要不断探索在节约和降低网络结点链接路的成本的同时，保证计算机网络传输系统的可靠性。

为实现这个目标，在计算机网络可靠度优化计算的时候，要把网络可靠度优化的数学模型，计算机网络路介质成本等因素，综合在一起进行考虑。

关键词：计算机技术;遗传算法;仿真;可靠度相关概念阐述1.1 遗传算法作为近年来，刚刚被提出来的新型算法——遗传算法。

这种机理与生物的遗传性或是自然选择性有密切联系，其主要含义是根据生物的进化与细胞遗传理论进行模拟。

从而根据种群之间的必然性与联系性来宣召线索，根据不同种群的特点与特殊意义，挑选其主要优点作为全程搜索对象，这种方法便于操作，且搜索资源过程中能够很好地把握种群划分的全局性和层次性，从而对种群优势进行分析，能够对复杂问题进行清晰梳理。

关于遗传算法的具体应用，首先是对遗传相关方案进行编码化处理，将遗传种群以编码序列的方式进行排列组合，再将编码序列中各个独立元素当作是一个独立的遗传基因。

关于遗传算法的具体应用，首先是对遗传相关方案进行编码化处理，将遗传种群以编码序列的方式进行排列组合，再将编码序列中各个独立元素当作一个独立的遗传基因。

交叉运算并且重复进行迭代运算。

直到运算结果符合标准。

在遗传算法的计算过程中，寻找到客户的满意度进行综合，根据这个综合满意度，设置出综合满意函数，形成最高的主干网设计，从而得到最优化结果。

1.2 计算机网络可靠度优化计算机网络具有抗破坏性，生存性，连通性。

计算机网络由于具有的特性，可以很好的适应多种模式，保证网络元件工作的有效性，因此它的体系不断得到完善和健全，也因此被专家学者认为这个是网络可靠性的测度。

遗传算法在排课系统中应用论文

遗传算法在排课系统中的应用[摘要] 排课问题是学校教务管理的一个重要环节，排课方法有很多种。

一般常见的排课方法是穷举法，即将教师、班级、课程在特定的时间安排到符合要求的教学地点。

但是用穷举的办法排课，其效率十分低的，时间复杂度相当高。

遗传算法是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

本文结合遗传算法课程的学习浅谈使用遗传算法解决排课问题的一些思路。

[关键词] 遗传算法穷举法排课一、引言在教学管理工作中，每学期排课是一个十分繁琐的工作。

排课设计到大量的数据信息，如课程、班级、教师、教学地点等等。

排课过程实质上就是将班级、课程和教师在特定的时间安排到特定的教学地点（如机房、体育馆、教室等等）。

如果涉及到的信息比较少，通常使用人工排课就可以快速完成。

但是如果一个学校的班级、课程、教师等数据量非常大，这时再使用人工完成就十分困难了。

随着各个学校相继采用信息化管理，采用计算机排课成为必然趋势。

使用计算机排课，首先要解决的问题就是采用什么样的算法，如果很多算法都能解决问题，则选择一种效率最好的算法。

排课问题中，我们通常会首先考虑使用穷举的方法。

如果使用穷举法为某个班级排课，则先找出该班级的所有课程，再找可以讲授这门课的所有教师并选择其中一位教师，然后再考虑某个时间段有无空余教室，最后选择其中的一间空余教室安排该班级上课。

事实上，很早以前就有许多研究人员对排课问题做过分析。

s.even等人在1975年的研究中就已经证明排课问题是一个np难问题，即若使用穷举法之外的算法找出最佳解是不可能的。

假设某个学校一个星期有n个时间段可以排课，该校有m位教师需要参与排课，平均每位教师一个星期要上k节课，那么在不考虑其他限制条件的情况下，则能够得出的可能组合就高达种。

可想而知，如此高的复杂度，是目前计算机无法承受的。

因此我们必须寻求其他优秀的算法来解决排课问题。

二、遗传算法遗传算法（genetic algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国michigan大学j.holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《adaptation in natural and artificial systems》，ga这个名称才逐渐为人所知，j.holland教授所提出的ga通常为简单遗传算法（sga）。

遗传算法毕业论文【精品毕业设计】(完整版)

目录1 引言 (1)2 问题描述 (2)3 基于遗传算法TSP算法 (2)3.1 基于遗传算法的TSP算法总体框架 (2)3.2算法的详细设计 (3)3.2.1 解空间的表示方式 (3)3.2.2 种群初始化 (4)3.2.3适应度函数 (4)3.2.4选择操作 (4)3.2.5交叉操作 (5)3.2.6变异操作 (6)3.2.7进化逆转操作 (6)3.3 实验结果分析 (7)4 基于模拟退火算法的TSP算法 (10)4.1 SA算法的实现过程 (10)4.2 算法流程图 (10)4.3模拟退火算法的实现过程 (10)4.4实验结果 (11)5 对两种算法的评价 (14)5.1遗传算法优缺点 (14)5.2 模拟退火算法的优缺点 (15)6结语 (15)参考文献 (17)附录： ............................................................................................................ 错误！未定义书签。

廊坊师范学院本科生毕业论文论文题目：基于遗传算法与模拟退火算法的TSP算法求解10大城市最短旅途论文摘要：TSP问题为组合优化中的经典的NP完全问题.本论文以某旅行社为中国十大旅游城市--珠海、西安、杭州、拉萨、北京、丽江、昆明、成都、洛阳、威海制定最短旅途为例，分别利用基于遗传算法的TSP算法与基于模拟退火算法的TSP算法求解10大城市旅游路线问题.本论文给出了遗传算法与模拟退火算法中各算子的实现方法，并展示出求解系统的结构和求解系统基于MATLAB的实现机制．利用MATLAB软件编程，运行出结果，并对基于遗传算法的TSP算法结果与基于模拟退火算法的TSP算法的结果进行比较，描述其优缺点，并选择最为恰当的TSP算法，实现最短旅途的最优解.关键词：遗传算法；模拟退火算法；TSP；最短路径；Title：TSP Algorithm Based on Genetic Algorithm or Simulated Annealing Algorithm for Solving the Shortest Journey of 10 CitiesAbstract：TSP problem is a classic NP problem about combinatorial optimization．This article takes a travel agency looking for the shortesttrip of ten tourist cities in China－Zhuhai，Xi'an，Hangzhou，Lhasa，Beijing，Lijiang，Kunming，Chengdu，Luoyang and Weihai forinstance，and solves this problem by TSP algorithm based on geneticalgorithm and simulated annealing algorithm．The article gives theimplementations of every operator of genetic algorithm and simulatedannealing algorithm and demonstrates the architecture and theimplementation mechanism of the solving system based on MATLAB．Iprogram and operate the results by MATLAB software，and compare theresults based on genetic algorithm and simulated annealingalgorithm．And describe their advantages and disadvantages so thatchoose the most appropriate TSP algorithm to achieve the optimalsolution for the shortest path．Keywords：genetic algorithm；simulated annealing algorithm；TSP；the shortest path1 引言TSP问题为组合优化中的经典问题，已经证明为一NP完全问题[1]，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的扩大，按指数方式增长[2]，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法.TSP问题可描述为:已知n个城市相互之间的距离，某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次且仅一次，最后回到出发城市，如何安排才使其所走路线最短.TSP问题不仅仅是一个简单的组合优化问题，其他许多的NP完全问题可以归结为TSP问题，如邮路问题、装配线上的螺帽问题和产品的生产安排问题等，使得TSP问题的有效求解具有重要的意义.本文中的TSP算法主要采用遗传算法与模拟退火算法．遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择，适者生存”的演化法则[3]．遗传算法把问题参数编码为染色体，再按照所选择的适应度函数，利用迭代的方式进行选择、交叉、变异以及进化逆转等运算对个体进行筛选和进化，使适应值大的个体被保留，适应值小的个体被淘汰[4]，新的群体继承了上一代的信息，又优于上一代，这样反复循环，直至满足条件，最后留下来的个体集中分布在最优解的周围，筛选出最优个体作为问题的解．模拟退火算法的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性[5]，该算法是一种优化算法，其物理退火过程由三部分组成，分别为：加温过程、等温过程、冷却过程．其中，加温过程对应算法设定初温，等温过程对应算法的Metropolis[6]抽样过程，冷却过程对应控制参数的下降．这里能量的变化就是目标函数，要得到的最优解就是能量最低态[7]．Metropolis准则是SA算法收敛于全局最优解的关键所在，Metropolis 准则以一定的概率接受恶化解，这样就使算法跳离局部最优的陷阱．2 问题描述本案例为某旅行社为中国十大旅游城市，分别为珠海、西安、杭州、拉萨、北京、丽江、昆明、成都、洛阳、威海，根据全程路径最短为目的，制定最优的旅游顺序依次游玩这十个城市.这类问题就由TSP算法来解决，寻找出一条最短遍历这10个城市的路径.利用google地图找到城市坐标，下表为这十个城市的位置坐标如表2-1所示.表2-1 10个城市的位置坐标3 基于遗传算法TSP算法3.1 基于遗传算法的TSP算法总体框架TSP问题的遗传算法包括编码设计、种群初始化、适应度函数选择、终止条件设定、选择操作设定、交叉操作设定以及变异操作设定和进化逆转操作.为简化TSP问题的求解，假设每个城市和其它任意一个城市之间都以欧氏距离[8]直接相连.遗传算法TSP问题的流程图如图2-1所示.。

毕业论文-遗传算法在函数优化中的应用

遗传算法在函数优化中的应用目录1.绪论 (2)概述 (2)遗传算法的发展历史与研究进展 (4)2.遗传算法流程与应用举例 (6)遗传算法中各重要因素分析 (6)2.2重要参数设置 (8)简单的遗传算法运算示例 (8)3.遗传算法在函数优化应用中的性能研究 (12)遗传算法在实际应用中的性能影响因素 (12)函数优化问题的描述 (14)求解函数优化问题的最优交叉、变异率组合的研究 (16)一种求解函数优化问题的自适应遗传算法 (19)小结 (21)结束语 (21)参考文献 (22)致谢 (23)1.绪论遗传算法(genetic algorithms简称GA)由美国密歇根大学的John H．Holland教授等创立的一类仿生型的优化算法。

它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为基础、模拟生物进化过程、自适应启发式全局优化的搜索算法。

由于遗传算法无需过多地考虑问题的动力学信息，如连续、可微等，该算法结构简单，并且具有全局搜索能力、信息处理的隐并行性、鲁棒性和可规模化等优点，它在思路上突破原有的最优化方法的框架，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题，现己被广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，并且在经济和决策方面也有很好的应用，是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。

遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数进行了编码的个体，因此不仅可以对传统的目标函数优化求解，而且可以处理诸如矩阵、树和图等结构形式的对象，用适应度函数同时对搜索空间的多个解进行评估，它将每个可能的问题表示为“染色体”，然后按遗传学规律进行选择、交叉和变异操作，直到满足终止条件为止。

隐含并行性和全局搜索性是遗传算法的两大特点，前者可使遗传算法只需检测少量的结构就能反映搜索空间的大量区域，后者则使遗传算法具有良好的稳健性。

在遗传算法的诸多应用中，函数优化是最显而易见的应用，也是经典的应用。

基于遗传算法的变电站配置优化分析

基于遗传算法的变电站配置优化分析随着社会对能源需求的不断增加，电力系统的规模和复杂度也越来越大。

在电力系统中，变电站是枢纽性的电力设施，它起着能量转化、输送和分配等重要作用。

因此，变电站的配置对电力系统的运行安全和经济效益具有重要影响。

随着电力系统的快速发展，变电站配置的优化成为一项重要的研究领域。

本文将探讨基于遗传算法的变电站配置优化分析。

第一章引言电力系统是一个复杂的系统，包括发电厂、输电线路、变电站等组成部分。

在这些组成部分中，变电站是连接电网的要地之一，因此，变电站的配置对电力系统的安全和经济运行都具有至关重要的作用。

目前，国内外学者对变电站的配置优化问题进行了广泛研究。

在这些研究中，遗传算法是一种常用的求解方法。

第二章变电站配置问题简介变电站配置问题是指如何确定变电站的位置、规模、结构、装备等参数，以达到给定的电力系统运行要求。

该问题的优化目标一般是以全系统运行费用最小为目标。

变电站配置的问题有多个目标、多个约束，同时又涉及到不同来源、类型、质量的目标和约束。

第三章遗传算法遗传算法（GA）是一种受生物学启发的优化算法，由美国加州大学的杰出计算机科学家约翰·霍兰德（John Holland）在20世纪60年代提出。

它是一种基于种群的启发式优化方法，通过对一组个体的进化和遗传进行模拟，不断更新和改进解空间中的候选解，从而达到寻求优化解的目的。

遗传算法的基本过程如下：1. 初始化种群：随机生成初始的种群。

2. 选择操作：按照适应度大小对种群进行选择，以确保较优的个体得到保留。

3. 交叉操作：从父代中选择两个个体进行基因交叉（crossover），产生两个新的个体。

4. 变异操作：随机选择若干个体，改变其某个基因，以增加种群的多样性。

5. 评价操作：计算每个个体的适应度，评价各个个体的生存状况。

6. 判断终止条件：判断是否达到终止条件，否则返回第2步。

第四章基于遗传算法的变电站配置优化针对变电站配置问题，可以设计适应度函数来衡量每个解的优劣。

自适应遗传算法研究论文

自适应遗传算法的研究摘要：本文首先介绍了自适应遗传算法的发展史和基本步骤，然后对自适应遗传算法的编码、适应度计算、选择、自适应交叉、自适应变异这些阶段的具体实现方法以及近些年来对这些方面的一些经验和改进策略进行了详细介绍，最后，对自适应遗传算法的研究现状以及对未来的展望做了一个简单总结。

关键词：自适应遗传算法；改进方法；性能中图分类号：p731.2 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)2-175-002一、引言遗传算法是由美国michigan大学的holland教授在1975年提出来的，它来源于达尔文的进化理论和孟德尔、摩根的遗传学理论，目前已在函数优化、机器学习、图像识别、网络构造等许多领域得到了广泛的应用。

它的优越性得到学术界的一致认可，然而，基本遗传算法也存在诸如局部搜索能力差，收敛速度慢等缺点。

因此，寻找性能更优越的新算法是研究的难点与热点问题之一。

二、遗传算法的发展1.20世纪60年代，john holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。

1962年john holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体适应值、选择，变异、交叉等基本概念。

2.1967年，j.d.ba-ely在其论文中首次提出了“遗传算法”的概念。

3.1975年，holland出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。

该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法理论基础。

4.20世纪80年代初，holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统——分类器系统(classifier system简称cs)，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。

5.1989年，david goldber-出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

该书全面系统地总结了当时关于遗传算法的研究成果，结合大量的实例，完整的论述了遗传算法的基本原理及应用，奠定了现代遗传算法的基础。

基于遗传算法求解作业车间调度问题本科毕业设计论文

基于遗传算法求解作业车间调度问题摘要作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。

作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。

在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。

近年来遗传算法得到了很大的发展，应用遗传算法来解决车间调度问题早有研究。

本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。

在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。

该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。

以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。

最后根据改进的编码进行遗传算法的设计，本文提出了一种求解车间作业调度问题的改进的遗传算法，并给出仿真算例表明了该算法的有效性。

关键词：作业车间调度；遗传算法；改进染色体编码；生产周期Solving jopshop scheduling problem based ongenetic algorithmAbstractSimply speaking, the job shop scheduling problem(JSP) is the equipment resources optimization question. Job Shop Scheduling Problem as an important part of Computer IntegratedManufacturing System (CIMS) engineering is indispensable, and has vital effect onproduction management and control system. In the competion ecvironment nowadays, how touse the assignments quickly and to plan production with due consideration for all concernedhas become a great subject for many manufactory.In recent years,the genetic algorithms obtained great development it was used to solve the job shop scheduling problem early.This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. Through the research on mathematics model of JSP and optimized algorithm, theimproved adaptive genetic algorithm (IAGA) obtained by applying the improved sigmoidfunction to adaptive genetic algorithm is proposed. And in IAGA for JSP, the fitness ofalgorithm is represented by completion time of jobs. Therefore, this algorithm making thecrossover and mutation probability adjusted adaptively and nonlinearly with the completiontime, can avoid such disadvantages as premature convergence, low convergence speed andlow stability. Experimental results demonstrate that the proposed genetic algorithm does notget stuck at a local optimum easily, and it is fast in convergence, simple to be implemented. the job shop scheduling system based on IAGA and GASH is designed andrealized, and the functions and operations of the system modules are introduced detailedly. In the end ,according to the code with improved carries on the genetic algorithms desing, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.Keywords: jop shop scheduling; genetic algorithm; improvement chromosome code; production cycl毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

毕业论文-遗传算法研究【范本模板】

湖南工业大学毕业设计（论文）题目遗传算法研究学院湖南工业大学专业计算机应用技术学号12535901012401姓名谭玉婷指导教师二零一四年六月十日摘要遗传算法（GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法.作为一种有效的全局优化搜索算法，它具有简单、通用、鲁棒性(Robust)强和适于并行分布处理的特点.基本遗传算法提供了一种通用的算法框架，方便根据具体的问题提供改进策略或者和其它算法混合使用，因此具有广泛的应用潜力。

本文中介绍的改良遗传算法改进了基本遗传算法的选择和变异操作，选择操作使用了最优保存策略，保证了当前产生最优个体不会因为交叉、变异而丢失，目的是提高算法的收敛速度;变异操作采用交换、倒序、插入三种变异算子混合的方式，增加种群的多样性，防止算法过早的陷入局部最优解而出现“早熟”现象，目的是提高解的质量。

为了验证算法改进策略的有效性，以求解TSP为例，针对不同规模的TSP（eil51、eil76、eil101）做了大量的数据统计.通过对比交换、倒序、插入变异算子以及三种算子混合时解的质量来说明使用多种变异算子混合的优势。

同时通过求解相同的问题（att48）与其它智能优化算法（基本遗传算法、模拟退火算法、基本蚁群算法）做了对比，验证算法改进策略的有效性.关键词：改良遗传算法旅行商问题最优保存策略混合变异算子AbstractThe genetic algorithm （GA）is a random search algorithm learn from biological natural selection and natural genetic mechanisms. As a kind of effective global parallel optimization search algorithm, It has a simple，universal，robustness strong and suitable for the parallel distributed processing characteristics。