遗传算法
2进入下一轮迭代操作 遗传算法的流程图 GEN＝ 0 产生 初始 群体 是否满足停止准则 指定结果 结 束 计算每个个体的适应度 i＝ 0 i＝ N。 以概率选择遗传算子 GEN＝ GEN＋ 1 选择一个个体 选择两个个体 选择一个个体 执行复制 i＝ i＋ 1 执行变异 复制到新群体 执行杂交 插入到新群体 将两个子代串插入到新群体 i＝ i＋ 1 是 否 是 否 pr pc pm GEN—
目称为群体规模 （ population size） ，各个体对环境的适应程度称为适应度 （ fitness）。 3．编码和解码 前者是把搜索空间中的参数或解转换成遗传空间中的染色体或个体，此过程称为编码（ coding）操作；后者是前者的逆操作，称为解码（ decoding）操作。 表 生物遗传学与遗传算法基础术语对照表 生物遗传学（ natural geics） 遗传算法（ GA） 染色体
上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。 适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。 这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。 (4) 遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。 (5) 具有自组织、自适应和自学习性。 遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率
1：如果还有其他附录， 可放在中文译文之前，中文译文、英文原文编号顺延 ) (注 2： 先将目录排好，基本对齐，然后选择段落 对齐方式 分散对齐 ) 太原科技大学毕业设计（论文） III 遗传算法的参数分析 摘要 思维进化计算是模拟人类思维过程提出的一种很有潜力的新型演化算法。 思维进化计算已成功应用于求解数值优化问题，对 TSP、常微分方程组建模和Jobshop
法也成为进化计算领域的一个重要分支。 遗传算法在应用方面取得的丰硕成果 ,使人们对它的发展前景充满信心。 认识到这一点 ,遗传算法的奠基人之一 ,Goldsberg D 戏言 :“ 已不再需要水晶球 ”。 今 后几年 ,可以预期 ,拓广更加多样的应用领域 ,其中包括各种 遗传算法 程序设计环境的 开发仍将是遗传算法发展的主流。 事实上这也是本世纪高新技术迅速发展带有规律性的特点 ,即面向应用。
NP类型的组合优化问题和多目标函数优化问题，得到很多学科的高度重视。 在国内，武汉大学成立了一个软件工程国家重点实验室。 以进化计算作为一个重要的研究方向，他们的研究成果目前在国内处于领先水平；中国科技大学的陈国良出版本了关于遗传算法的专著；此外，太原理工大学的谢克明教授模拟人类思维进化过程提出的思维进化算法也成为进化计算领域的一 个重要分支。 遗传算法在应用方面取得的丰硕成果
电力线路或变压器投入前后的状况，以及某原件参数改变前后的运行状况。 由于改变某一条支路的参数或投入、退出某电力元件只影响该 支路两节点各自的自导纳和两节点之间的互导纳，因此不必重新形成 节点导纳矩阵，仅需要对原来的矩阵做相应的修改。 以下介绍几种修改方法： 1)原有网络引出一条支路，同时增添一个节点，如图 所示。 设 i 为原有网络中的节点， j 为新增的节点，新增支路的导纳为 ijy
许多领域，所以寻找出实际而有效的算法就显得比较重要了。 但是遗憾的 是，计算复杂性理论给予我们的结论却是，这种可能性尚属未知。 TSP的应用与价值 TSP 在现实生活中有很多应用。 直观上，最普通的 TSP的运用莫过于找出旅行商为遍历每个地理位置上的点的顺序，使他所经历的路径最短。 了解了对每个城市访问一次的最优旅行路径能够为旅行节约很多潜在的时间。 对提到的实例
stems),开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。 2 1967 年在其博士论文中首次提出了：“遗传算法”一词，发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，创立了自适应遗传算法的概念。 3 Jong 1975 年在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验，树立了遗传算法的工作框架，定义了评价遗传算法性能的在线指标和离线指标。 4 1989 年出版了专著《搜索
ss + (water[flower] currentWater)。 theFitness = theFitness + (sunlight[flower] currentSunlight)。 theFitness = theFitness + (nutrient[flower] currentNutrient)。 theFitness = theFitness +