第二章__遗传算法的基本原理

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我QQ：415295747，或者登录我的博客/u/17236977421.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别5 译者序6 前9 致谢10 作者简介11 目录19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型72 第3章用于非线性模式识别的神经网络105 第4章神经网对非线性模式的学习166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现205 第6章数据探测、维数约简和特征提取235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用458 附录2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用章节信息7 目录15 第1章神经网络概述38 第2章感知神经网络64 第3章自组织竞争神经网络106 第4章BP神经网络143 第5章线性神经网络171 第6章径向基函数神经网络196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现228 第8章神经网络预测与控制273 第9章神经网络优化及故障诊断302 第10章图形用户界面设计334 参考文献4.混合神经网络技术7 目录11 第1章绪论26 第2章基础知识43 第3章BP神经网络70 第4章RBF神经网络84 第5章Hopfield神经网络96 第6章随机神经网络114 第7章遗传神经网络158 第8章粒子群神经网络193 第9章模糊神经网络244 第lO章混沌神经网络293 第11章小波神经网络331 第12章神经网络集成356 附录5.神经网络控制（第三版）7 目录13 第1章绪19 第2章神经网络理论基础63 第3章基于神经网络的系统辨识101 第4章神经网络控制142 第5章遗传算法与神经控制179 附录203 参考文献6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。

遗传算法在图像处理中的应用研究第一章绪论近年来，随着计算机技术的不断发展和图像处理技术的成熟，图像处理在各个行业中越来越受到重视和广泛应用。

遗传算法作为一种优化方法，也逐渐被应用到图像处理中，以提高图像处理的效率和质量。

本文将对遗传算法在图像处理中的应用进行深入探讨。

第二章遗传算法的原理与基本操作2.1 遗传算法的原理遗传算法是一种基于生物进化的计算方法。

在遗传算法中，将问题抽象成个体的基因和适应性函数两个部分。

基因用于描述解决问题的方案，而适应性函数用于描述个体的适应度，即个体对于问题的解决能力。

遗传算法通过基因的不断变异、交叉和选择，逐步优化个体的适应性，从而得到问题的最优解。

2.2 遗传算法的基本操作遗传算法主要包括初始化、选择、交叉、变异和评估等五个基本操作。

2.2.1 初始化：生成一定数量的随机个体，即初始种群。

2.2.2 选择：根据适应度函数，从当前种群中选择出可能产生更好后代的个体，以参与下一轮进化过程。

2.2.3 交叉：将两个个体的某些特定基因交换，形成新的后代。

2.2.4 变异：在新的后代中随机选择一个基因进行改变。

2.2.5 评估：通过适应度函数，评估每一个新的后代的适应性。

第三章遗传算法在图像处理中的应用3.1 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域的过程。

传统的图像分割方法包括阈值法、边缘检测、区域生长等，但这些方法存在着因为不同图像之间的灰度分布不同而导致的效果不佳的问题。

而使用遗传算法进行图像分割，则可以根据不同图像的灰度分布，自适应地生成分割阈值，从而得到更加准确的分割结果。

3.2 图像去噪对于数字图像，由于诸如传感器、传输通道、数据压缩等环节的存在，图像常常会受到各种噪声的干扰。

而遗传算法较传统的去噪方法，可以更好地处理非线性、非平稳信号，从而得到更加准确的去噪结果。

3.3 图像边缘检测图像边缘检测是图像处理中的一个重要问题。

传统的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子等，但在不同图像中都需要重新调整参数，才能得到较好的结果。

第一章1、智能（intelligenee ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。

2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。

3、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。

5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。

代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知一动作模式控制系统。

6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图图：人类认知活动与计算机的比较认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。

研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。

7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。

一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。

两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。

第二章 遗传算法的基本原理2.1 遗传算法的基本描述2.1.1 全局优化问题全局优化问题的定义：给定非空集合S 作为搜索空间，f ：S —>R 为目标函数，全局优化问题作为任务)(max x f Sx ∈给出，即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。

全局最大值（点）的定义：函数值+∞<=)(**x f f 称为一个全局最大值，当且仅当x ∀S x ∈，(ρi i b a <，i 12）定义适应度函数f(X)；3）确定遗传策略，包括群体规模，选择、交叉、变异算子及其概率。

4）生成初始种群P ；5）计算群体中各个体的适应度值；6）按照遗传策略，将遗传算子作用于种群，产生下一代种群；7）迭代终止判定。

遗传算法涉及六大要素：参数编码，初始群体的设定，适应度函数的设计，遗传操作的设计，控制参数的设定，迭代终止条件。

2.1.3 遗传编码由于GA 计算过程的鲁棒性，它对编码的要求并不苛刻。

原则上任何形式的编码都可以，只要存在合适的对其进行操作的遗传算子，使得它满足模式定理和积木块假设。

由于编码形式决定了交叉算子的操作方式，编码问题往往称作编码-交叉问题。

对于给定的优化问题，由GA 个体的表现型集合做组成的空间称为问题（参数）空间，由GA 基因型个体所组成的空间称为GA 编码空间。

遗传算子在GA 编码空间中对位串个体进行操作。

定义：由问题空间向GA 编码空间的映射称为编码，而有编码空间向问题空间的映射成为译码。

1）2）3）它们对1）2）k =1,2,…,K; l =1,2,…,L; K=2L其中，个体的向量表示为),,,(21kL k k k a a a a =，其字符串形式为kL k k k a a a s 21=，s k 称为个体a k 对应的位串。

表示精度为)12/()(--=∆L u v x 。

将个体又位串空间转换到问题空间的译码函数],[}1,0{:v u L →Γ的公式定义为：对于n 维连续函数),,2,1](,[),,,,(),(21n i v u x x x x x x f i i i n =∈=，各维变量的二进制编码位串的长度为l i ,那么x 的编码从左到右依次构成总长度为∑==ni i l L 1的二进制编码位串。

基于遗传算法的规划问题求解第一章：绪论随着计算机科学和数学在近些年的快速发展，交通规划问题和其他复杂规划问题的解决方法也在不断地发展。

遗传算法作为一种全局搜索算法，已被广泛地应用于许多优化问题的求解中，特别是在规划问题的求解中。

本文旨在介绍基于遗传算法的规划问题求解，包括算法原理、算法流程以及应用领域。

第二章：基本原理2.1 遗传算法的定义遗传算法是一种通过模拟自然进化规律寻找最优化解的计算方法，是一种优化问题求解的常用算法。

遗传算法是一种群体搜索算法，其核心思想源于达尔文进化论中的“进化”概念。

它是一种由一个初始种群开始搜索的方法，每一代种群都会根据适应度函数对个体进行评价，然后进化产生一个新的种群。

通过不断的迭代，遗传算法可以找到近似或精确的最优解。

2.2 遗传算法的基本流程遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作。

在初始化种群中，随机生成一个初始种群，其个体大小为N，每个个体由一定数量的基因组成，基因是可变的一些特征或参数。

在选择操作中，从当前种群中选择适应度较高的个体，将它们复制到下一代中。

在交叉操作中，从当前种群中选择适应度较高的个体进行配对，并随机选取一些交叉位点进行交叉，产生新的个体。

在变异操作中，对新产生的个体进行随机变异，以增加搜索空间。

2.3 遗传算法的适应度函数适应度函数是判断一组解的优劣的函数。

它通常用于比较个体之间的竞争力和选择潜力。

适应度函数的作用是将个体目标函数的值转换为相对适应度概率的评价函数。

适应度函数的取值通常在[0,1]之间，适应度高的个体在下一代中会被选中。

第三章：规划问题的求解3.1 规划问题的定义规划问题是一种优化问题，涉及到设计或制定决策以达到目标。

这些决策通常涉及资金、时间、资源或其他限制条件，例如城市规划、运输网络、验收计划等。

3.2 规划问题的建模在规划问题的求解中，需要将问题转化为数学模型，并根据问题设置目标函数。

这个目标函数通常用于评估各种备选方案的质量，并选择出最佳方案。

《自动控制原理》复习提纲自动控制原理复习提纲第一章：自动控制系统基础1.1自动控制的基本概念1.2自动控制系统的组成1.3自动控制系统的性能指标1.4自动控制系统的数学建模第二章：系统传递函数与频率响应2.1一阶惯性系统传递函数及特性2.2二阶惯性系统传递函数及特性2.3高阶惯性系统传递函数及特性2.4惯性环节与纯时延环节的传递函数2.5开环传递函数与闭环传递函数2.6频率响应曲线及其特性第三章：传递函数的绘制和分析3.1 Bode图的绘制3.2 Bode图的分析方法3.3 Nyquist图的绘制和分析3.4极坐标图的应用3.5稳定性分析方法第四章：闭环控制系统及稳定性分析4.1闭环控制系统4.2稳定性的概念和判据4.3 Nyquist稳定性判据4.4 Bode稳定性判据4.5系统的稳态误差分析第五章：比例、积分和微分控制器5.1比例控制器的原理和特性5.2积分控制器的原理和特性5.3微分控制器的原理和特性5.4比例积分(P)控制系统5.5比例积分微分(PID)控制系统第六章：根轨迹法6.1根轨迹的概念和基本性质6.2根轨迹的绘制方法6.3根轨迹法的稳定性判据6.4根轨迹设计法则6.5根轨迹法的应用案例第七章：频域设计方法7.1频域设计基本思想7.2平衡点反馈控制法7.3频域设计法的应用案例7.4系统频率响应的优化设计7.5频域方法的灵敏度设计第八章：状态空间分析和设计8.1状态空间模型的建立8.2状态空间的矩阵表示8.3状态空间系统的特性8.4状态空间系统的稳定性分析8.5状态空间设计方法和案例第九章：模糊控制系统9.1模糊控制的基本概念9.2模糊控制系统的结构9.3模糊控制器设计方法9.4模糊控制系统的应用案例第十章：遗传算法与控制系统优化10.1遗传算法的基本原理10.2遗传算法在控制系统优化中的应用10.3遗传算法设计方法和案例第十一章：神经网络及其应用11.1神经网络的基本概念和结构11.2神经网络训练算法11.3神经网络在控制系统中的应用11.4神经网络控制系统设计和优化方法第十二章：自适应控制系统12.1自适应控制的基本概念12.2自适应控制系统的结构12.3自适应控制器设计方法12.4自适应控制系统的应用案例第十三章：系统辨识与模型预测控制13.1系统辨识的基本概念13.2建模方法及其应用13.3模型预测控制的原理13.4模型预测控制系统设计和优化方法第十四章：多变量控制系统14.1多变量控制系统的基本概念14.2多变量系统建模方法14.3多变量系统稳定性分析14.4多变量系统控制器设计14.5多变量系统优化控制方法以上是《自动控制原理》的复习提纲，内容覆盖了自动控制系统的基本概念、传递函数与频率响应、传递函数的绘制和分析、闭环控制系统及稳定性分析、比例、积分和微分控制器、根轨迹法、频域设计方法、状态空间分析和设计、模糊控制系统、遗传算法与控制系统优化、神经网络及其应用、自适应控制系统、系统辨识与模型预测控制、多变量控制系统等知识点。

摘要IAbstract II引言1第一章基本遗传算法21.1 遗传算法的产生及发展 (3)1.2 基本原理 (3)1.3 遗传算法的特点 (3)1.4 基本遗传算法描述 (5)1.5 遗传算法构造流程 (6)第二章遗传算法的实现技术62.1 编码方法 (7)2.1.1 二进制编码 (7)2.1.2 格雷码编码 (7)2.1.3 符点数编码 (8)2.1.4 参数编码 (8)2.2 适应度函数 (10)2.3 选择算子 (10)2.4 交叉算子 (10)2.4.1 单点交叉算子 (10)2.4.2 双点交叉算子 (11)2.4.3 均匀交叉算子 (11)2.4.4 部分映射交叉 (11)2.4.5 顺序交叉 (12)2.5 变异算子 (12)2.6 运行参数 (12)2.7 约束条件的处理方法 (13)2.8 遗传算法流程图 (14)第三章遗传算法在TSP上的应用153.1 TSP问题的建模与描述 (15)3.2 对TSP的遗传基因编码方法 (16)3.3 针对TSP的遗传操作算子 (17)3.3.1 选择算子 (17)3.3.1.1 轮盘赌选择 (17)3.3.1.2 最优保存策略选择 (17)3.3.2 交叉算子 (20)3.3.2.1 单点交叉 (20)3.3.2.2 部分映射交叉 (21)3.3.3 变异算子 (23)3.4 TSP的混和遗传算法 (26)第四章实例分析274.1 测试数据 (27)4.2 测试结果 (27)4.3 结果分析 (27)摘要TSP (Traveling Salesman Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。

文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP 问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。

第1章遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm）起始于20世纪60年代，主要由美国Michigan大学的John Holland与其同事和学生研究形成了一个较完整的理论和方法。

从1985年在美国卡耐基梅隆大学召开的第5届目标遗传算法会议（Intertional Conference on Genetic Algorithms:ICGA’85）到1997年5月IEEE的Transaction on Evolutionary Computation创刊，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究逐渐成熟。

1.1遗传算法的产生与发展（略）1.2遗传算法概要1.2.1生物进化理论和遗传算法的知识遗传：变异：亲代和子代之间，子代和子代的不同个体之间总有些差异，这种现象称为变异，变异是随即发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源生存斗争和适者生存：下面给出生物学的几个基本概念知识，这对于理解遗传算法很重要。

染色体：是生物细胞中含有的一种微小的丝状化合物，是遗传物质的主要载体，由多个遗传因子—基因组成。

遗传因子（gene）:DNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位，也称基因。

生物的基因根据物种的不同而多少不一。

个体（individual）:指染色体带有特征的实体种群（population）:染色体带有特征的个体的集合进化（evolution）;生物在其延续生命的过程中，逐渐适应其生存环境使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化。

生物的进化是以种群的形式进行的。

适应度（fitness）:度量某个物种对于生存环境的适应程度选择（selection）:指以一定的概率从种群中选择若干个体的操作复制(reproduction)交叉(crossorer)变异（musation）：复制时很小的概率产生的某些复制差错编码（coding）:DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，也即进行了遗传编码。

《遗传算法原理及应用》课程教学大纲课程名称：遗传算法原理及应用课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标遗传算法原理及应用是电子信息工程专业的一门任意选修课。

通过本门课的学习，要求学生理解基本遗传算法的特点、思想及其实现过程，了解GA的发展及其应用，熟悉MATLAB遗传算法工具箱函数及其初步应用，并不断提高分析和解决具体问题的能力。

该课程主要包括基本遗传算法，遗传算法的基本、高级实现技术，并行遗传算法，遗传算法的数学理论及应用等。

本门课程与《数字图像处理》、《人工神经网络》、《机器学习与应用》等专业选修课程内容具有较强的相关性和融合性。

其具体的课程教学目标为：课程教学目标1：了解遗传算法的特点、发展及应用。

课程教学目标2：理解GA的基本实现方法以及一些高级实现技术。

理解模式和模式定理；了解评价遗传算法的一些常用测试函数。

课程教学目标3：了解遗传算法在数值函数优化、多目标优化、装箱、旅行商等问题中的应用。

课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。

通过本课程的学习，使学生了解遗传算法的生物学基础、特点、发展及应用；理解SGA、GA的一些基本及高级实现技术；掌握模式的概念和模式定理的含义；了解进行遗传算法评价的常用测试函数，SGA的收敛性分析；了解遗传算法在多领域中的应用。

三、先修课程高等数学、算法与数据结构、计算机基础与应用、计算机仿真（Matlab和Multisim）等。

四、课程教学重、难点教学重点：遗传算法的各种基本编码方法、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子；教学难点：GA倒位算子及二倍体显性操作算子的基本实现； GA 的运行参数和约束条件的处理方法；变长度染色体遗传算法、小生境遗传算法和混合遗传算法的基本思想。

五、课程教学方法与教学手段本课程以课堂讲授、讨论、交流为主，课下自学为辅。

GA2___基本遗传算法（GA）第⼆章基本遗传算法（GA）2.1 基本遗传算法描述遗传算法在⾃然与社会现象模拟、⼯程计算等⽅⾯得到了⼴泛的应⽤。

在各个不同的应⽤领域，为了取得更好的结果，⼈们对GA进⾏了⼤量的改进，为了不⾄于混淆，我们把Holland提出的算法称为基本遗传算法，简称GA、SGA （Simple Genetic Algorithm )、CGA（Canonical Genetic Algorithm），将其它的“GA类”算法称为GAs(Genetic Algorithms）,可以把GA看作是GAs的⼀种特例。

2.1.1 基本遗传算法的构成要素(1) 染⾊体编码⽅法基本遗传算法使⽤固定长度的⼆进制符号串来表⽰群体中的个体，其等位基因由⼆值符号集{0，1}组成。

初始群体中各个个体的基因值⽤均匀分布的随机数来⽣成。

如：x；100111001000101101就可表⽰⼀个个体，该个体的染⾊体长度是l＝18。

(2) 个体适应度评价基本遗传算法按与个体适应度成正⽐的概率来决定当前群体中每个个体遗传到下⼀代群体中的机会多少。

为正确计算这个概率，这⾥要求所有个体的适应度必须为正数或零。

这样，根据不同种类的问题，必须预先确定好由⽬标函数值到个体适应度之间的转换规则，特别是要预先确定好当⽬标函数值为负数时的处理⽅法。

(3) 遗传算⼦基本遗传算法使⽤下述三种遗传算⼦：选择运算：使⽤⽐例选择算⼦；交叉运算：使⽤单点交叉算⼦；变异运算：使⽤基本位变异算⼦。

(4) 基本遗传算法的运⾏参数基本遗传算法有下述4个运⾏参数需要提前设定：M：群体⼤⼩，即群体中所含个体的数量，⼀般取为20 ~ 100。

T：遗传运算的终⽌进化代数，⼀般取为100 ~ 500p：交叉概率，⼀般取为0.4 ~ 0.99cp：变异概率，⼀般取为0.0001 ~ 0.1m[说明]这4个运⾏参数对遗传算法的求解结果和求解效率都有⼀定的影响，但⽬前尚⽆合理选择它们的理论依据。

摘要进化算法是一类模拟自然界“优胜劣汰，适者生存”的全局寻优技术，它的特点是针对一组随机的候选个体进行复制、交换和变异等遗传操作，逐步迭代逼近最优解。

20世纪60年代，一些主要的进化算法如遗传算法、遗传规划等相继被提出。

遗传算法利用定长的字符串来表达问题，而自然界的问题是复杂多变的，往往不能用定长的字符串来表达。

伴随着对遗传算法表达形式的改进，遗传规划算法便应运而生。

遗传规划算法采用灵活的层次结构（树型）来描述问题，它的结构和大小能够动态地调整，更适合于表达复杂的问题，应用也更加广泛。

本文的第一章阐述了进化算法的基本理论，包括基本思想、各分支简介及其研究现状等。

第二章介绍了遗传规划算法的基本思想及其不足，对算法的个体描述方法、适应度度量和遗传算子等相关理论进行了深入浅出的解析。

鉴于遗传规划算法的不足，本文第三章对传统的遗传规划算法进行了针对性的改进。

改进后算法的寻优速度明显提高，最优个体的复杂度也得到了有效的控制。

在基于遗传规划算法自身改进的基础上，本文第四章把通常用于遗传算法的小生境技术结合到遗传规划算法中，提出了基于小生境技术的遗传规划算法(Niche Genetic Programming，NGP)，并在符号回归中验证了该算法的有效性。

NGP算法可以在初次寻优的基础上寻找更优解，逐步迭代寻优直到满足所求问题的精度要求。

随后将改进后的遗传规划算法应用于我国科研机构的信用评价中，建立了科学的评价模型，并在实验中证明了该模型的实用性和正确性。

【关键词】遗传规划小生境数据拟合科研机构信用评价AbstractEvolutionary algorithms follow the natural law of "survival of the fittest", is a kind of the global optimization techniques. The character of the evolution ary algorithms is that the optimal solutions come from a set of random candidate solutions, the random candidate solutions is operated by the operations such as replication, crossover and mutation, approximating the optimal solution step by step. In the 20th century, some major evolutionary algorithms such as genetic algorithms, genetic programming, have been proposed. Genetic algorithms use fixed-length strings to express the problem. Because of the complexity of the nature, some problems can not be expressed by the fixed-length strings. With the improvement of the expression of genetic algorithms, genetic programming algorithm comes into being. Genetic programming uses a flexible hierarchy structure (tree) to describe the problem. The structure and size of the tree is adjusted dynamically, so it is more suitable to express the complex problems, and more widely applied.The basic theory of evolutionary algorithms, including the basic idea, the introduction and present status of the branches, is introduced in the first chapter. The second chapter of this article describes the basic idea and shortage of genetic programming algorithm, also gives a deeply analysis of the related theories of genetic programming, including the methods of individual production, fitn ess measures and genetic operators. Given the lack of genetic programming algorithm, the third chapter expresses the method how to improve the efficiency of the traditional genetic programming algorithm. On the one hand, the speed of optimization is improved by the improved algorithm significantly. On the other hand, the complexity of the best individual has been effectively controlled. Based on self-improvement of genetic programming algorithm, the niching method which is used in genetic algorithm, is used for programming algorithm ,proposing the niche genetic programming algorithm , and verify the effectiveness of the algorithm in the symbolic regression. NGP algorithm searches for the better solution from the first optimization, and gradually approximates to the best optimization until it meets the precision requirement of the problem . Then the improved genetic programming algorithm is applied to the credit evaluation of the scientific research institutions in order to establish a scientific evaluation model. The usefulness and correctness of the model is proved by the experiments later.【Key words】genetic programming niche technology data fitting research institutions credit evaluation山西财经大学　学位论文原创性声明　本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

《人工智能》课程教学大纲《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位课程名称开课对象学时/学分先修课程课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、XXX人工智能课程类别课程编码开课学期个性拓展GT第4或6学期网络工程专业、计算机科学与技术专业36学时/2学分（理论课：28学时/1.5学分；实验课：8学时/0.5学分）离散数学、数据结构、程序设计推理、研究、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。

该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器研究、遗传算法等方面内容。

二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的研究使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。

启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。

三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分派表章次第一章第二章第三章第四章第五章第六章首要内容人工智能概述智能程序设计言语图搜索技术基于谓词逻辑的机器推理呆板进修与专家系统智能计算与问题求解合计学时分配35464628教学方法或手段讲授法、多媒体讲授法、多媒体探究式、多媒体讲授法、多媒体概述法、多媒体开导式、多媒体《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表实学尝试序项目号名称配1)了解PROLOG语言中常1) Prolog运转环境；量、变量的表示方法；实分支2)使用PROLOG举行事实验与循实库、规则库的编写；库、规则库的编写方法；环程3)分支程序设计；一序设4)循环程序设计；一计5)输入出程序设计。

5)掌握PROLOG输入输出程序设计；1）了解PROLOG中的谓词1)谓词asserta和递归实与表实处理验程序二设计4）掌握PROLOG表处理程4)综合应用程序设计。

电磁场中的遗传算法优化第一章绪论电磁场是物理学中的重要分支，涉及到电磁波、电磁力和电磁感应等丰富的现象。

在实际应用中，我们常遇到需要对电磁场进行优化控制的情况。

而遗传算法是一种利用自然选择、交叉、变异等机制进行优化的算法，已在众多领域得到广泛应用。

本文将介绍电磁场中的遗传算法优化，并分析其应用实例。

第二章电磁场中的遗传算法在处理电磁场优化问题时，遗传算法是一个有力的工具。

遗传算法是一个基于生物进化理论的机器智能算法，通过模拟生物进化的过程，逐步优化出较好的解决方案。

在电磁场问题中，遗传算法可以通过逐步调整各项参数，得到更优秀的电磁场解。

第三章应用实例3.1 核磁共振成像核磁共振成像是一种常见的医学成像技术，其基本原理是利用磁共振现象，对人体进行无创检查。

在核磁共振成像过程中，需要产生比较强的磁场，这个磁场的大小和方向对成像效果至关重要。

通过使用遗传算法，在核磁共振成像中成功优化了磁场强度和磁场方向，从而获得了更好的成像效果。

3.2 电磁场的建模电磁场的建模是一个复杂而关键的步骤。

在很多电磁场问题中，需要对复杂的几何体进行建模，并对电磁场进行计算。

而这个过程中，各项参数的设置对计算结果有非常大的影响。

使用遗传算法，在电磁场建模中得到了较好的优化效果。

通过逐步调整各项参数，可以得到更接近于实际情况的模型，从而提高计算结果的精确度和可靠性。

第四章结论本文介绍了电磁场中的遗传算法优化，并分析了其应用实例。

在电磁场问题中，遗传算法可以逐步优化各项参数，从而得到更好的解决方案。

在实际应用中，遗传算法已得到广泛应用，并取得了良好的效果。

基于遗传算法的多目标优化问题研究第一章引言多目标优化问题是一类重要的实际问题，在工程、经济、社会和自然科学中都有广泛应用。

传统单目标优化问题的解决方法已经无法很好地解决多目标优化问题，因此，研究基于遗传算法的多目标优化问题成为当前研究的热点之一。

本文将介绍基于遗传算法的多目标优化问题的研究现状及发展方向。

第二章多目标遗传算法2.1 遗传算法简介遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法。

遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程，不断搜索空间中的解，以寻找最优解。

它包括编码、选择、交叉和变异等四个基本操作。

2.2 多目标遗传算法的基本思想多目标遗传算法是遗传算法在多目标优化问题中的应用。

它和传统遗传算法的区别在于，它寻找的不仅是一个最优解，而是一组最优解，这些最优解之间不存在优劣之分。

多目标遗传算法的基本思想是维护一个种群，并对种群进行选择、交叉和变异等操作，以不断推进种群向着帕累托前沿移动。

帕累托前沿是一组解中所有不能再有更好解的解构成的集合。

2.3 多目标遗传算法的改进多目标遗传算法在应对实际问题时，会遇到一些问题，如收敛缓慢、局部收敛等。

因此，研究者提出了一些改进算法，包括多目标遗传算法的自适应性、多目标遗传算法的动态权重、多目标遗传算法的多样性保持等。

第三章多目标优化问题的应用3.1 工程问题在工程问题中，多目标优化问题的应用广泛。

如航空工业中的飞机翼型优化、机器人控制器参数优化、化工工艺优化等。

3.2 经济问题在经济问题中，多目标优化问题同样有着广泛的应用。

如金融投资中的组合优化、生产调度中的作业调度等。

3.3 社会问题在社会问题中，多目标优化问题也有一定的应用。

如城市规划中的道路布局、交通调度等。

3.4 自然科学问题在自然科学问题中，多目标优化问题同样被广泛应用。

如生态保护中的生物种群优化、气象预测模型优化等。

第四章多目标优化问题的研究现状近年来，基于遗传算法的多目标优化问题研究取得了很大的进展。

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。