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基于遗传算法的组合优化问题求解研究随着计算机技术的不断发展，各种类型的优化问题被广泛研究和应用。
其中，组合优化问题在实际生产和生活中具有重要的意义。
组合优化问题是指在一定的约束条件下，找出最优或次优的解决方案，通常涉及多个决策变量。
然而，由于组合优化问题本质上是一种NP难问题，传统的优化算法在求解过程中会遇到效率低下、易陷入局部最优、计算耗时长等问题。
因此，研究更为高效有效的求解方法，对促进组合优化问题的应用和推广具有重要意义。
基于遗传算法的组合优化问题求解研究应运而生。
一、遗传算法的原理和优势遗传算法是一种模仿自然界遗传进化过程的高效优化算法，其核心思想是通过模拟多个个体的基因重组、变异和选择等进化行为，最终获得最优解。
具体而言，遗传算法通过将优秀个体保存下来，以其为父代产生出更优秀的后代。
它是一种基于概率的优化方法，与传统的数学优化方法相比，通过随机搜索和并行计算等方式避免了陷入局部最优解的风险，从而获得更优的全局最优解。
遗传算法的另一个优势是它的复杂度相对较低，能够在理论上证明在某些情况下可以获得渐进最优解。
同时，遗传算法具有较强的鲁棒性，能够有效应对问题复杂度的快速增长，以及不同求解阶段的不确定性。
此外，遗传算法由于其自适应能力和并行计算能力，在处理大规模优化问题时，甚至能够胜过传统的数学优化方法。
二、遗传算法在组合优化问题中的应用遗传算法作为一种通用的优化方法，在组合优化问题中得到了广泛应用。
常见的组合优化问题包括旅行商问题、背包问题、资源调度问题、工厂布局问题等。
这些问题都是NP难问题，传统的算法求解困难，但是结合遗传算法可以大幅度提高求解效率。
例如，对于旅行商问题，传统的方法是采用枚举法，当城市数目增加时很容易出现维数爆炸的情况。
而使用遗传算法求解旅行商问题，只需重新定义染色体编码、选择函数和交叉变异算子等，就可以在较短时间内得到较优解。
对于背包问题，遗传算法同样可以发挥优异的求解能力。
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。
基于遗传算法的组合优化问题研究与求解摘要：组合优化问题是在给定约束条件下，寻求最优组合的一类问题。
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，在组合优化问题的求解中具有良好的鲁棒性和有效性。
本文将探讨基于遗传算法的组合优化问题研究与求解方法，包括问题建模、遗传算子设计、算法流程和应用领域等方面。
一、引言组合优化问题是寻求某种组合下的最优解决方案的一类问题。
这些问题普遍存在于实际生活和工程领域中，如旅行商问题(TSP)、背包问题(KP)、排班问题(SLP)等。
然而，在面对大规模组合优化问题时，传统的求解方法往往面临计算复杂度高、局部极值问题等挑战。
基于遗传算法的组合优化问题求解方法因其良好的鲁棒性和有效性而受到广泛关注。
二、问题建模在基于遗传算法的组合优化问题求解中，首先需要将原始问题转化为适合遗传算法求解的数学模型。
对于不同的组合优化问题，问题建模的方法会有所不同。
以旅行商问题为例，可以将问题抽象为一个图问题，其中节点表示城市，边表示城市之间的路径，需要找到一条路径使得经过每个城市一次且总路径最短。
三、遗传算子设计遗传算法的核心是遗传算子的设计，包括选择、交叉和变异。
选择操作通过以适应度为依据，选择一部分个体作为下一代遗传的父代，保留适应度较高的个体。
交叉操作模拟自然界中的遗传过程，通过交换父母个体的染色体片段，产生新的个体。
变异操作引入随机性，在新个体的染色体中随机改变某一位的基因。
四、算法流程基于遗传算法的组合优化问题求解通常遵循以下步骤：1. 初始化种群：随机生成初始解作为种群的个体。
2. 适应度计算：根据问题的评估函数，计算每个个体的适应度。
3. 选择：根据个体的适应度值，按照一定的选择策略选择部分个体作为下一代的父代。
4. 交叉：选取父代个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异：对新生成的个体进行变异操作，引入随机性。
6. 环境选择：根据适应度值，选择新个体和原父代个体构成下一代种群。
基于遗传算法的组合优化问题研究随着信息技术的发展和应用范围的扩大，组合优化问题逐渐成为人们关注的焦点之一。
组合优化问题是指在给定的规则下，通过求解一组元素的组合，以求得一种最好的解决方案的问题。
组合优化问题已广泛应用于人工智能、数据挖掘、互联网搜索、交通运输等领域。
但组合优化问题的规模往往很大，求解难度非常高。
因此，需要使用一种高效的算法来处理。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟自然界中遗传和进化的规律，逐渐得到一个最优解。
遗传算法在组合优化问题中得到广泛应用。
一. 遗传算法基本原理遗传算法是一种基于生物进化学的优化算法，它通过模拟自然进化过程来解决各种问题。
遗传算法包含四个基本操作：选择、交叉、突变和适应度评估。
1.选择选择是遗传算法中最重要的操作，它根据目标函数对种群中的个体进行筛选，筛选的方法常用的有：轮盘赌选择、竞争选择、锦标赛选择。
2.交叉交叉是指将两个个体进行交换染色体片段，从而产生新的个体。
在遗传算法中，交叉是使种群变化和进化的主要方法。
3.突变突变是指在个体基因中随机产生变异或插入新基因的过程。
突变是保证种群多样性，提高种群的搜索能力的一种方法。
4.适应度评估适应度评估是指衡量个体质量的指标，在遗传算法中，适应度值越高的个体越容易被选择和繁殖。
二. 组合优化问题的遗传算法解决方法1.背包问题的遗传算法求解背包问题是一种最经典的组合优化问题，它在众多的组合优化问题中有着特殊的地位。
遗传算法求解背包问题的步骤有：（1）初始化种群：随机产生一定数量的个体，并随机生成每个个体的染色体；（2）适应度评估：计算每个个体背包中放置物品的总价值和总体积，计算适应度函数；（3）选择：根据适应度值进行选择，选出一定数量的优良个体；（4）交叉：选出的优良个体进行交叉，产生新的个体；（5）突变：对所有个体进行随机变异，保证种群的多样性；（6）迭代：通过不断地重复上述过程，直到找到最优解或到达设定的迭代次数。
