遗传算法
强。 遗传算法的工作原理 遗传算法是将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制，交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。 这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。 其 执行过程如下： ① 编码： GA 在搜索之前先将变量进行编码
应包括模型训练和判决阈值选择等部分。 图 2 2说话人识别系统框图建立和应用这一系统可分为两个阶段，即训练和识别阶段。 在训练阶段，系统的每一说话人说出若干训练语料，系统根据这些训练语料，通过训练学习建立每个使用者的模板或模型参数参考集。 而在识别阶段，把从待识别说话人说出的语音信号中导出的特征参数，与在训练过程中得到的参考参量集或模型模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定
的是 的近似值，即： [ ] [ ] （ 219） 华北电力大学本科毕业设计（论文） 6 可得非线性方程的解为： （ 220） 是迭代一次以后的解，它虽然是近似值，但是它已经向真解逼近了一步，再将 作为一个新的初始值带入（ 218）式，可得： [ ] [ ] （ 221） 又一次重复上述过程后可以得到第二次迭代后的值： （ 222） 更接近真解，这样继续迭代下去，直到满足 | | （精度）时
对象，建立了考虑环境指标和经济指标的车辆路径优化问题的多目标数学模型，以车辆的运输时间和中转时间为约束条件来确定最短路径降低成本，之后设计了求解该问题的改进遗传算法，最后用标准的车辆路 径优化问题算例做了仿真实验，通过对实验结果的分析验证了算法的正确性。 本文结构路线图如图 所示： 天津理工大学 20xx 届本科毕业设计说明书 5 V R P 问 题 优 化 研 究研 究 背 景 、 意 义
MJ（ i， j） 上的加工时间。 同样地，如果某工件的工序数不足 12max{ , , }nP P P，那么其空余的位置用 0 填满。 1 11 2 1 1111 2 1 ( 1 )1 1100 000ijPjjjpj j n j Pn n n iiiP PPP P PP P P PPPPT T TTT T T T （ ） jM ：工件排列阵，此为 12m ax{
提出本文主要用基于操作的编码方式 .还有提出了几种主要的遗传算子。 并且以四个工件四个机器问题进行举例 ,说明了用遗传算法解决车间调度问题的可行性。 辽宁科技大学本科生毕业设计 第 6 页 2 遗传算法相关理论与实现技术 遗传算法 (Geic Algorithm, GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它是美国学者 Holland 于 1975 年首先提出来的 ［ 7］。
(ejw)|e )(j 其中， |H(ejw)|称为幅频特性函数， （ w）称为相频特性 函数。 幅频特性表示信号通过该滤波器后各频率成分的衰减情况，而相频特性反映各频率通过滤波器后在时间上的延时情况。 一般来说，对于 IIR 滤波器，相频特性不做要求，而对于有线相位要求的滤波器，一般采用 FIR 滤波器来实现。 图 31 低通滤波器的幅值特性 图 31为低通滤波器的幅值特性， p 和
情况需考虑的： 如果 k＝ m，则是输出层，这时有 iY 是输出期望值，它是常数。 由 于公式 (211)中有 )( imiX eXe YXmiki (224) 从而有 md1 = mX1 (1 mX1 )( mX1 Yi) (225) 2．如果 km，则该层是隐层。 这时应考虑上一层对它的作用，故有： 江西理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） kikkki XUi
现型两者是有机体的显性、生理和心理特征比如说眼睛的颜色、智力的基础。 辽宁 科技大学 本科生 毕业设计 (论文 ) 第 7 页 复制（ Repeoduction） 在复制中，首先发生的是交叉（ Crossover）。 来自于父代的基因按照一定的方式组成了新的基因。 新的子代还可能发生变异 （ Mutation）。 变异的意思是 DNA 上的某一些成分发生了一点点的变化。
度计算结果 度。 显然， πi 是在 [0， 1]范围内 ，这是在 πi 定义 得到的。 据到 Cn 1和 Fn 1，模糊度的矩阵 Hn 1就得到了。 整合 上述言论计算 在直方图中 I到第 i个图像色彩值的所有图像特征值和 颜色特征 向量 ， Ej可以表示为 当 染色体编码 时， 图像颜色特征产生了在比赛中染色体集。 在大多数图像中 ，每一个对象的重要程度在整个形象的 表达中 是不同的。 因此