信息检索报告

大学文献信息检索课综合实习报告

学生姓名：学号：

成绩_____________

院（系）：数学与信息学院

专业：信息与计算科学

检索课题（中英文）：

遗传算法求复杂函数极值问题

Genetic algorithms extremal problem of complex functions

课题分析：

二十世纪六十年代，I.Rechenberg在他的《演化战略》中第一次引入了进化算法的思想（起初称之为Evolutionsstragegie）。他的这一思想逐渐被其他一些研究者发展。遗传算法（Genetic Algorithms）是John Holland 发明的，后来他和他的学生及他的同事又不断发展了它。终于，在1975年John Holland 出版了专著《自然系统和人工系统中的自适应》（Adaption In Natural and Artificial Systems）。

1992年，John Koza 曾经使用遗传算法编出新的程序去做一些

具体的工作。他称他的这种方法为“进化规划”（Genetic Programming，简称GP）。其中使用了LISP规划方法，这是因为这种语言中的程序

被表示为“分析树”（Parse Tree），而这种遗传算法就是以这些分析树为对象的。

二关键词：遗传算法最优解算子选择复杂函数

三检索结果

数据库1：

WORLDCA T（中英文同时检索）

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检索式：

数据库2：

中科院科学图书馆（UNICAT）CSDL

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数据库三：百度图书

《遗传算法的基本理论与应用》

图书编号:827091

出版社:科学出版社

定价:45.0

ISBN:703009960

作者:李敏强

出版日期:2004-02-10

版次:1

开本:小16开

简介:

首先，本书讲述了遗传算法的起源、历程和主要研究方向，介绍了遗传算法的基本原理。其次，讨论了遗传算法的一般收敛性理论，遗传算法的马尔可夫链模型和收敛性分析，遗传算法的随机泛函分析。还介绍了遗传算法的模式理论，特别是遗传算法的模式欺骗性理论，以及欺骗问题的实验分析；并详细讨论了微观遗传策略-遗传算子的分析与设计，以及微观遗传策略中的参数设置和适应性微观遗传策略的设计。讨论了宏观遗传策略-遗传算法结构分析与设计。接下来介绍了遗传算法在知识获取中的应用，特别是概念学习和特征提取的遗传算法方法。讨论了遗传规划的原理、方法和收敛性分析，及其在典型问题中的应用。最后，介绍了遗传算法的发展-进化计算的原理与方法，给出了进化算法的一般框架和收敛性分析、讨论了NFL定理的意义，以及浮点实数编码的遗传算法在求解约束优化问题中的应用。附录中给出了一组典型的性能测试函数。

《逼近论的极值问题》

作者:(苏)Н.П. 考涅楚克著

ISBN号:

价格:RMB1.15

发行地:上海

出版社:上海科学技术出版社

出版时间:1982

页数:309页

开本:19cm

数据库四：

《理论、应用及软件实现》

王小平, 曹立明

8 篇评论

西安交通大学出版社, 2002 - 344 页

本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论,重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。

四相关期刊：

《全国报刊索引数据库》/ShanghaiLibrary 【题名】遗传算法及其应用

【著者】耿新青

【单位】鞍山钢铁学院现代教育中心

【刊名】鞍山钢铁学院学报

【主题词】遗传算法优化方法应用

【年卷期页】2000,23(6).-424-429

【 ISSN 】1000-1654

【分类号】TP301.6

五检索结果的分析与综合。

遗传算法已经在很多复杂问题（比如说NP-难题）、机器学习和简单的进化规划中得到了使用。遗传算法在一些艺术领域也取得了很大成就，比如说进化图片和进化音乐。

遗传算法的优势在于他的并行性。遗传算法在搜索空间中非常独立地移动

（按照基因型而不是表现型），所以它几乎不可能像其它算法那样“粘”在局部极值点。

遗传算法更容易实现。一旦你有了一个遗传算法的程序，如果你想解决一个新的问题，你只需要针对新的问题重新进行基因编码就行。如果编码方法也相同，

那你只需要改变一下适应度函数就可以了。当然，选择编码方法和适应度函数是一件非常难的问题。

遗传算法的缺点是它的计算时间太长。它们可能比其他任何算法需要的时间都长。当然，对于今天的高速计算机来说，这已经不是个大问题了。

六

简要谈谈你本次文献检索后的收获（包括检索策略的拟定修正调

整过程，检索的经过，从中得到的经验、教训、收获等）和对本文的意见和建议。