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1 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告（详细版）论文相似性检测报告（详细版） 报告编号：报告编号：7d953f3e-cdf5-44db-a503-a30f0153085c 原文字数：原文字数：15,750 检测日期：检测日期：2014年04月16日 检测范围：检测范围：中国学术期刊数据库（CSPD）、中国学位论文全文数据库（CDDB）、中国学术会议论文数据库（CCPD）、中国学术网页数据库（CSWD） 检测结果：检测结果： 一、总体结论一、总体结论 总相似比：84.97%84.97% (参考文献相似比：81.70%81.70%，排除参考文献相似比：3.27%3.27%) 二、相似片段分布二、相似片段分布 注：绿色区域绿色区域为参考文献相似部分，红色区域红色区域为其它论文相似部分。 三、相似论文作者（举例7个）三、相似论文作者（举例7个） 点击查看全部举例相似论文作者 四、典型相似论文（举例145篇）四、典型相似论文（举例145篇） 头部中前部中部中后部尾部 序号序号相似比相似比相似论文标题相似论文标题参考文献参考文献论文类型论文类型作者作者来源来源发表时间发表时间 180.39%遗传算法及其改进参考文献学位论文赵云珍昆明理工大学2005 21.96%结构优化中的遗传算法研究和应用参考文献学位论文唐文艳大连理工大学2002 320.26%蓄热式加热炉建模与控制应用研究学位论文俞迪龙东北大学2006 415.69%遗传算法的改进及其应用学位论文梁芳武汉理工大学2008 2 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 点击查看全部举例相似论文 五、相似论文片段（共36个）五、相似论文片段（共36个） 序号序号相似比相似比相似论文标题相似论文标题参考文献参考文献论文类型论文类型作者作者来源来源发表时间发表时间 513.07%智能PID整定方法的仿真与实验研究学位论文李瑞霞太原理工大学2007 611.76%基于混合遗传算法的正交多相码波形优化设计学位论文周畅西安电子科技大学2011 710.46%遗传算法的改进及其在桁架拓扑优化中的应用学位论文孟超湘潭大学2008 89.15%遗传算法在函数优化中的应用研究学位论文金芬苏州大学2008 97.84%落叶松根系生长计算模型及模拟研究学位论文齐波河北农业大学2009 107.84%记忆遗传算法在函数优化中的应用学位论文石丽娟苏州大学2010 117.84%协同进化技术及其应用研究学位论文王静莲山东师范大学2006 127.19%基于L-系统的植物形态模拟方法的研究与应用学位论文孙艳山东师范大学2008 137.19%稻谷吸附与解吸等温线计算模型及模拟研究学位论文金花河北农业大学2011 145.88%基于自适应遗传算法的离散化方法及其应用学位论文徐文婷安徽大学2009 155.88%基于遗传算法的排课问题研究学位论文熊学西南交通大学2008 1 1送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 完善，发展成为标准式的遗传算法，从九十年代中期得到广泛研究与应用。它模拟达尔文的 进化论，根据“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作逐步逼近最优解。具有隐 并行机制和自适应性，适合于多维，非线性和具有多峰值的问题。遗传算法具有全局优化性 达尔文的进化论,根据“优胜劣汰”的原则,借助选择、交叉、变异等操作逐步逼近最优解。 具有隐并行机制和自适应性,因此他非常适合于多维,非线性和具有多峰值的问题。遗传算法 早在六十年代由J.H.Holland等人提出,并在八十年代得以完善,发展成为标准式的遗传算法, 3 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 和易操作性。最初应用于非数值计算方面，直到从九十年代中期得到广泛研究与应用。遗传算法具有全局优化性和易操作性。最初应用于非 数值计算方面,直到 2 2送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【3.27%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 成为人工智能领域的一个研究热点。 关键词：遗传算法；改进设计 Abstract Genetic algorithm is a new optimization technique, which simulates the evolution theory of Darwin, according to the survival Survival of the fittest principle, by means of selection, crossover, mutation operation And adaptability, so he is very suitable for multidimensional, nonlinear problems is gradually approaching the optimal solution. With implicit parallel mechanistic multiple peak values. Genetic algorithm first Proposed by J. H. Holland et al in the sixtys, and perfected in the eightys, developed into standard type Genetic algorithms, have been widely researched and used from the mid ninetys. Genetic algorithm and global optimization Easy to operate. Originally applied to non numerical calculation, until in recent years turned to global optimization problems, and take Got notable achievements, has attracted more and more researchers, gradually become a research field of artificial intelligence Hot spot. Keywords: genetic algorithm; improved design 1、引言 我们生活的世界充满神奇，而生命的繁衍则可以说是一个奇迹。从远古时代的单细胞，历经 沧桑，生命从低级到高级，从简单到复杂，不断延续直至进化到今天的有思维和智力的高级 神奇,而生命的繁衍则可以说是一个奇迹。从远古时代的单细胞,历经沧桑,生命从低级到高级 ,从简单到复杂,不断延续直至进化到今天的有思维和智力的高级动物一人类,这种生命的最佳 结构和形式。人类进化的过程是一个充满学习、模拟与创造的漫长的过程。除了模拟自然现 象和其他生命体,人类还向自身结构学习。其中,向自身演化这一更宏观的过程学习,来增强自 己解决问题的能力是主要方面,其表现在抽象的算法上就是遗传算法(geneti calgorithm,简 称GA)。遗传算法是模拟自然界生物进化过程的随机化搜索算法,由美国J.H.Holland教授于 1975年在他的著作自然系统和人工系统的适配中明确提出。它现在已经发展成为一种 很好的优化算法。提到优化算法,我们还需要了解一下传统的优化理论。传统 4 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 动物一人类，这种生命的最佳结构和形式。人类进化的过程是一个充满学习、模拟与创造的 漫长的过程。除了模拟自然现象和其他生命体，人类还向自身结构学习。其中，向自身演化 这一更宏观的过程学习，来增强自己解决问题的能力是主要方面，其表现在抽象的算法上就 是遗传算法。 遗传算法是模拟自然界生物进化过程的随机化搜索算法，由美国J. H. Holland教授于1975年 在他的著作自然系统和人工系统的适配中明确提出。它现在己经发展成为一种很好的优 化算法。提到优化算法，我们还需要了解一下传统的优化理论。 2、遗传算法简介 2.1 遗传算法的几个基本概念 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程 3 3送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【3.27%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 个体 个体是遗传算法中用来模拟生物染色体的一定数目的二进制串，该二进制串用来表示优化问 题的满意解。 例如:六位二进制串可以表示26个个体，其对应于优化问题26个解。一个个体可以用来描述优 化设计问题的一个解。 2、群体 群体是由一定数量的个体组成的集合。群体中个体的数量称为群体规模。基于生物进化思想 的遗传算法从本质上看是模拟生物的一代群体向另一代群体变化的历程。 3、基因模式(Schemata ) 基因模式是指二进制位串表示的个体中，某一个或某些位置上具有相似性的个体组成的集合 遗传算法中用来模拟生物染色体的一定数目的二进制串,该二进制串用来表示优化问题的满意 解(41。例如:六位二进制串可以表示26个个体,其对应于优化问题26个解。一个个体可以用来 描述优化设计问题的一个解。2.群体(Population)群体是由一定数量的个体组成的集合。群 体中个体的数量称为群体规模。基于生物进化思想的遗传算法从本质上看是模拟生物的一代 群体向另一代群体变化的历程。3.基因模式(Schemata)基因模式是指二进制位串表示的个体 中,某一个或某些位置上具有相似性的个体组成的集合,也称模式。基因模式用l、0、?组成的 串来表示。符号代表在该处二进制数值可以是0或1。在遗传算法中,基因模式可用来分析个 体间的相似性:而基因模式的阶次也称为模式阶(schema order),基因模式的长度也称为定义 距(defitie 1ength)是用来度量描述基因相似性的主要指标。11模式H中确定位置的个数称作 模式的模式阶,记为o(H)。2)模式H中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称作该 5 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 ，也称模式。 基因模式用1, 0,*组成的串来表示。符号* 代表在该处二进制数值可以是0或1。 在遗传算法中，基因模式可用来分析个体间的相似性;而基因模式的阶次也称为模式阶 (schema order)，基因模式的长度也称为定义距(define length)是用来度量描述基因相似性 的主要指标。 2.2遗传算法的特点 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主 要 模式的定义距,记为洲)。例如下面的2个基因 4 4送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.96%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 特点遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实 际值本身，而遗传算法处理决策变量的某种编码形式。具有隐含并行性:遗传算法的全局搜索 能力强，是因为它是从问题解的编码开始搜索，而不是从单个解开始。因此陷入一个局部最 小的可能性明显降低，即同时使用多个点的搜索信息，使得我们可以借鉴生物学中的染色体 和基因等概念，可以模仿自然界生物的遗传和运行机理，也使得我们能够方便的应用遗传操 作算子。遗传算法直接以适应值作为搜索信息，无需 特点2:1.遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变 量的实际值本身,而遗传算法处理决策变量的某种编码形式,使得我们可以借鉴生物学中的染 色体和基因等概念,可以模仿自然界生物的遗传和运行机理,也使得我们能够方便的应用遗传 操作算子。2.具有隐含并行性:遗传算法的全局搜索能力强,是因为它是从问题解的编码开始 搜索,而不是从单个解开始。因此陷入一个局部最小的可能性明显降低,印同时使用多个点的 搜索信息。3.遗传算法直接以适应值作为搜索信息,无需 5 5送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.96%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 无需其他辅助信息遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。因而具有较高的可扩展性 ，并且易于和其他程序连接。 作为搜索信息,无需其他辅助信息。3遗传算法直接以适应值作为搜索信息,无需其他辅助信息 。 星盟驾工五堂亟主班宜生堂建i金窒 遗佳篡选盈墓弦进4.遗传算法使用概率搜索技术, 6 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 2.3、遗传算法的发展历程 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的全局优化概 率搜索算法，其研究发展过程大体上可分为以下三个阶段: 2.3.1 60、70年代的兴起阶段 Ho 11 and教授认识到生物的遗传和自然进化现象与人工自适应系统的相似关系，提出 在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物的遗传机制，以群体的方式进行自适应搜索 。1967年，Holland的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了“遗传算法 而非确定性规则。因而具有较高的可扩展性,并且易于和其他程序连接。1.4遗传算法的发展 历程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的全局优化概 率搜索算法,其研究发展过程大体上可分为以下三个阶段:1.60-70年代的兴起阶段60年代 ,J.H.Holland教授认识到生物的遗传和自然进化现象与人工自适应系统的相似关系,提出在研 究和设计人工自适应系统时,可以借鉴生物的遗传机制,以群体 6 6送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 自适应系统的相似关系，提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物的遗传机制， 以群体的方式进行自适应搜索。1967年，Holland的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出 了“遗传算法”一词，并发展了复制、交叉、差异、显性、倒位等遗传算子。，美国De Jong 博士在其论文遗传自适应系统的行为分析中将选择、交换和变异操作进一步完善和系统 化，同时又提出了诸如代沟(generation gap)等新的遗传 7 7送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 美国De Jong博士在其论文遗传自适应系统的行为分析中将选择、交换和变异操作进一步 完善和系统化，同时又提出了诸如代沟(generation gap)等新的遗传操作技术，建立了著名 的De Jong五函数测试平台，我们用了其中的三个函数进行测试的。Holland教授提出了遗传 算法的基本定理一模式定理(SchemaTheorem)，奠定了遗传算法的理论基础。Holland出版了 第一部系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著自然 奠定了遗传算法的理论基础。1975年,H01land出版了第一部系统论述遗传算法和人工自适应 系统的专著自然系统和人工系统的适配(Adaptation in Natural and Atificial Systems) ,同年,美国De Jong博士在其论文遗传自适应系统的行为分析中将选择、交换和变异操 作进一步完善和系统化,同时又提出了诸如代沟(generation gap)等新的遗传操作技术,建立 了著名的De Jong五函数测试平台,本文用了其中的三个函数进行测试的。2.80年代的发展阶 段80年代,Holland教授 7 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 8 8送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：基于遗传算法的纺织企业生产计划与调度研究 学位论文孙月兰，2008年 浙江工业大学 著名的De Jong五函数测试平台，我们用了其中的三个函数进行测试的。Holland教授提出了 遗传算法的基本定理一模式定理(SchemaTheorem)，奠定了遗传算法的理论基础。Holland出 版了第一部系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著自然系统和人工系统的适配 (Adaptation in Natural and Atificial Systems)。 2.3.2 80年代的发展阶段 80年代，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统一分类系统 (ClassifierSystem)，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念，为分类器在构造提出了一 个完整的框架 进行了理论分析,建立了著名的schema定理,为遗传算法的发展奠定了基础。1975年,Holland 出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著自然系统和人工系统的自适应 (Adaptation Natural and Artificial Systems)16。80年10 浙江工业大学硕士学位论 文代,Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统一分类器系统 (ClassifierSystem,简称cs),开创了基于遗传算法的机器学习的新概念,为分类器系统构造出 了一个完整的框架 9 9送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.96%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 系统和人工系统的适配(Adaptation in Natural and Atificial Systems)。 2.3.2 80年代的发展阶段 80年代，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统一分类系统 (ClassifierSystem)，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念，为分类器在构造提出了一 个完整的框架。1989年，Goldberg出版了专著遗传算法在搜索优化和机器学习中的应用 (Genetic Algorithms in Search, Optimization andMachine Learning) (系统总结 了遗传算法的主要成果，对GA的基本原理及应用做了比较详细、全面的论述。莫定了现代遗 传算法的理论和应用基础，形成了遗传算法的基本框架。该书至今仍是遗传算法研究中广泛 适用的经典之作。此后，许多学者对原来的遗传算法(或称基本遗传算法)进行了大量改进和 发展，提出了许多成功的遗传算法模型，从而 一个基于遗传算法的机器学习系统一分类系统(C18ssifi er System),开创了基于遗传算法的 机器学习的新概念,为分类器在构造提出了一个完整的框架。1989年,Goldberg出版了专著 遗传算法在搜索优化和机器学习中的应用(Genetic Algorithms in search,Optimi zation andMachine Learning)U31系统总结了遗传算法的主要成果,对GA的基本原理及应用做了比 较详细、全面的论述。奠定了现代遗传算法的理论和应用基础,形成了遗传算法的基本框架。 该书至今仍是遗传算法研究中广泛适用的经典之作。此后,许多学者对原来的遗传算法(或称 基本遗传算法)进行了大量改进和发展,提出了许多成功的遗传算法模型,从而使遗传算法应用 于更广泛的领域p“。3.90年代 1010送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 8 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：蓄热式加热炉建模与控制应用研究 学位论文俞迪龙，2006年 东北大学 遗传算法的基本框架。该书至今仍是遗传算法研究中广泛适用的经典之作。此后，许多学者 对原来的遗传算法(或称基本遗传算法)进行了大量改进和发展，提出了许多成功的遗传算法 模型，从而使遗传算法应用于更广泛的领域。 2.3.3 90年代的高潮阶段 进入90年代后，遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，发展极为迅速， 在各种不同领域(如机器学习3 (34、模式识别、神经网络、控制 学者对原来的遗传算法(或称基本遗传算法1进行了大量改进和发展,提出了许多成功的算法模 型,从而使遗传算法应用于更广泛的领域38。391。(3)90年代的高潮阶段进入90年代后,遗传 算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术,发展极为迅速,在各种不同领域14042f如机 器学习、模式识别、神经网络、控制系统优化及社会科学等)中得到广泛应用,引起了许多学 者 1111送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【6.54%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 遗传算法应用于更广泛的领域。 2.3.3 90年代的高潮阶段 进入90年代后，遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，发展极为迅速， 在各种不同领域(如机器学习3 (34、模式识别、神经网络、控制系统优化及社会科学等) 中得到广泛应用，引起了许多学者的关注。在最近兴起的人工生命、遗传编程刚、进化策略 、进化计算等领域中，研究人员将遗传算法与计算机科学相结合，试图模拟自然界的自适应 、自组织和再生能力，设计出具有“生命”的人工系统。 1992年，学者Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计即自动生成，提出了遗传编 程(Genetic Programming GP)的概念。他把语言程序作遗传群体中的个体，把问题的解编码 为一棵树，对树组成的群体进行遗传运算，最终生成性能较好的计算机程序。并成功的把他 提出的遗传编程的方法运用的人工智能、机器学习、符号处理等方面。 现在无论是对遗传算法的理论研究还是应用研究都分外活跃。从1985年开始每两年举办 一届遗传算法的国际会议、麻省理工学院从1993年开始出版的进化计算(Evolutionary Computation)和(自适应性行为(Adaptive Behavior)两种杂志、工EEE从2000年起出版的 进入90年代后,遗传算法作为一种实用、高效、鲁捧性强的优化技术,发展极为迅速,在各种不 同领域(如机器学习311341、模式识别、神经网络、控制系统优化及社会科学等)中得到广泛 应用,引起了许多学者的关注。在最近兴起的 邑啮堡王太堂亟土班究生坐僮监室 遗佳簋选丛 基良进人工生命m1、遗传编程(441、进化策略、进化计算等领域中,研究人员将遗传算法与计 算机科学相结合,试图模拟自然界的自适应、自组织和再生能力,设计出具有“生命”的人工 系统。1992年,学者Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计即自动生成,提出了遗传编 程(Genetic Programming,GP)的概念9lit0。他把语言程序作为遗传群体中的个体,把问题 的解编码为一棵树,对树组成的群体进行遗传运算,最终生成性能较好的计算机程序Sl。并成 功的把他提出的遗传编程的方法运用的人工智能、机器学习、符号处理等方面。现在无论是 对遗传算法的理论研究还是应用研究都分外活跃。从1985年开始每两年举办一届遗传算法的 国际会议、麻省理工学院从1993年开始出版的进化计算(Evolutionary Computation)和 自适应性行为(Adaptive Behavior)两种杂志、IEEE从2000年起出版的专门关于进化计算 的会刊。国内外有关遗传算法的研究热潮方兴未艾。1.5遗传算法的应用及前景遗传算法作为 一种全局优化方法,提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,它不依赖于问题的具体领 9 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 专门关于进化计算的会刊。国内外有关遗传算法的研究热潮方兴未艾。 2.4 遗传算法的应用及前景 遗传算法作为一种全局优化方法，提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不 依赖于问题的具体领域，对优化函数的要求很低并且对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以 广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等领域。曾经有人这样说:只要是要求寻优的地 方，都可以用上遗传算法。虽然这样有点夸张但是也可以从中看出它应用的广泛性。 遗传算法在操作上具有高度的并行性，许多研究人员都在探索在并行机和分布式系统上 高效执行遗传算法的策略。对分布并行遗传算法的研究表明，只要通过保持多个群体和恰当 控制群体间的相互作用来模拟并行执行过程，即使不使用并行计算机，也能提高算法的执行 效率。在遗传算法中，群体规模、遗传操作的实施方式和遗传算子的控制参数的选取非常困 难，但它们又是必不可少的参数。在这方面，虽然有一些具有指导性的试验结果但是还需要 进一步完善。遗传算法还有一个过早收敛的问题怎样阻止过早收敛也是 域,对优化函数的要求很低并且对问题的种类具有很强的鲁棒性,所以广泛应用在计算机科学 、工程技术和社会科学等领域。曾经有人这样说:只要是要求寻优的地方,都可以用上遗传算 法。虽然这样有点夸张但是也可以从中看出它应用的广泛性。目前,其研究工作主要应用在以 下几个方面15:1.基础理论:包括进一步发展遗传算法的数学基础,从理论和试验研究它们的 计算复杂性。在遗传算法中,群体规模、遗传操作的实施方式和遗传算子的控制参数的选取非 常困难,但它们又是必不可少的参数。在这方面,虽然有一些具有指导性的试验结果但是还需 要进一步完善。遗传算法还有一个过早收敛的问题4,怎样阻止过早收敛也是人们正在研究 的问题 1212送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【2.61%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 研究的问题之一。因此我们一直在不断研究新的遗传算子和表示法。 组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，有时在目前条件下无法求出精确最优解，只能 寻找满意解。实践证明，遗传算法对组合优化问题中的NP完全问题非常有效。例如，遗传算 法已在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到了成功的运用。因 为遗传算法具有很多优点，它不需要导数信息，能适用于各类结构优化问题的求解;遗传算法 的并行性适合在比较大的设计变量空间的快速寻优。因为遗传算法在结构优化中的应用实践 表明，传统的遗传算法在结构优化问题时存在一些缺陷，如群体进化速度慢，计算量大，早 熟现象等。所以现在一些学者对此进行了研究，提出了一些改进的遗传算法。 运用传统的优化设计方法 问题规模的扩大,组合优化问题的搜索空间也急剧扩大,有时在目前条件下无法求出精确最优 解,只能寻找满意解。实践证明,遗传算法对组合 臣盟理王盘芏亟班容生兰僮监塞 遗谴簋i 羞焦甚热釜优化问题中的NP完全问题非常有效。例如,遗传算法已在求解旅行商问题、背包问 题、装箱问题、图形划分291问题等方面得到了成功的运用。4.结构优化:遗传算法用来解决 结构优化设计问题。是因为遗传算法具有很多优点,它不需要导数信息,能适用于各类结构优 化问题的求解；遗传算法的并行性适合在比较大的设计变量空间的快速寻优。因为遗传算法 在结构优化中的应用实践表明,传统的遗传算法在结构优化问题时存在一些缺陷,如群体进化 速度慢,计算量大,早熟现象等。所以现在一些学者对此进行了研究,提出了一些改进的遗传算 法。5.机械工程:利用传统的优化设计方法 1313送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.96%】 10 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 解决这些问题。例如在航天航空和汽车制造方面等。遗传算法为解决这类问题提供了新的手 段和方法。电工领域:80年代后期以来，遗传算法逐渐在电力系统中得到应用。它不仅成功地 解决了电力系统的经济运行、电网规划、故障诊断、潮流计算等领域的优化问题，而且在电 机、电压器等电磁设备设计中有广泛的应用。遗传算法的机器学习中有一类分类系统，它包 括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统。分类系统 被我们越来越多地应用在科学、工程和经济领域中，是目前遗传算法研究中一个十分活跃的 领域 遗传算法为解决这类问题提供了新的手段和方法。6.电工领域:80年代后期以来,遗传算法逐 渐在电力系统中得到应用。它不仅成功地解决了电力系统的经济运行、电网规划、故障诊断 、潮流计算等领域的优化问题,而且在电机、电压器等电磁设备设计中有广泛的应用。7.机器 学习:基于遗传算法的机器学习中有一类分类系统,它包括一个简单的基于串规则的并行生成 子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统 1414送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：蓄热式加热炉建模与控制应用研究 学位论文俞迪龙，2006年 东北大学 随着研究的深入，遗传算法的应用领域越来越广，不同的应用需要设计不同的遗传算子、不 同的控制参数。使得遗传算法的应用范围越来越广，效果越来越好，在某种意义上克服过早 收敛、收敛速度慢等问题。并不断地改进遗传算法，使之能解决一类问题或适合所有问题。 神经网络的应用也日益广泛但是它存在一些缺陷，如连接权、网络结构、学习规则的进化、 学习效率不高、学习过程收敛于局部解等问题 广泛的运用。总之,随着研究的深入,遗传算法的应用领域越来越广,不同的应用需要设计不同 的遗传算子、不同的控制参数。使得遗传算法的应用范围越来越广,效果越来越好,在某种意 义上克服过早收敛、收敛速度慢等问题。并不断地改进遗传算法,使之能解决一类问题或适合 所有问题。2.5本章小结本章主要对遗传算法 1515送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 问题。并不断地改进遗传算法，使之能解决一类问题或适合所有问题。神经网络的应用也日 益广泛但是它存在一些缺陷，如连接权、网络结构、学习规则的进化、学习效率不高、学习 过程收敛于局部解等问题。遗传算法与神经网络相结合，正成功地用于从时间序列分析来进 行财政预算。在这些系统中，训练信号是模糊的，数据是有噪声的，一般很难正确给出每个 连接权、网络结构、学习规则的进化、学习效率不高、学习过程收敛于局部解等问题。遗传 算法与神经网络相结合,正成功地用于从时间序列分析来进行财政预算。在这些系统中,训练 信号是模糊的,数据是有噪声的,一般很难正确给出每个执行的定量评价。实践证明,结合遗传 算法进行人工神经网络的设计和训练,就能克服这些 11 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 执行的定量评价。实践证明，结合遗传算法 1616送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【5.88%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 实践表明与某些父代个体结构相似且该父代个体的适应度高于群体中全部个体的平均适应度 的个体容易存活下来。遗传算法通过对群体中的个体的迭代搜索来逐步实现找出问题的最优 解这一过程。这个搜索过程是通过个体之间的优胜劣汰、交叉和变异等遗传操作来实现的。 遗传算法处理了一些具有相似编码结构模板的个体。若把个体作为某些相似模板的具体表示 的话，对于个体的搜索过程实际上就是对这些相似模板的搜索过程。这样，就需要引入一个 描述这种相似模板的新概念一模式。表示一些相似模块，它描述了在某些位置上具有相似结 构特征的个体编码串的一个子集。 在引入模式概念后，可以看出遗传算法的本质是对模式进行一系列操作，即通过选择操 作将当前群体中的优良模式遗传到下一代群体中，通过交叉操作进行模式的重组，通过变异 操作进行模式的突变。经过这些遗传操作，一些较差的模式逐步被淘汰，而一些好的模式逐 步被遗传和进化，最终得到问题的最优解或满意解。 为了定量地估计模式运算，下面引入两个概念:模式阶和模式定义长度。在模式H中具有 确定基因值的位置数目称为该模式的模式阶( Schema Order)。 对于二进制编码字符串而言，模式阶是模式中所含有的1和0的数目。例如0(10*0*)=3, of*1)=1。当字符串的长度固定时，模式阶阶数越高，能与该模式匹配的字符串(称为样 本)数就越少，因而该模式的确定性就越高，H中第一个确定基因值的位置和最后一个确定基 因值的位置之间的距离称为该模式的模式定义长度(Schema Defining Length)(定义距)，记 为8(H)。1J如，8(11*0*)=3, 8(0*1)=4。而对于H=*l, H=0*之类的模式，由 于它们只有一位确定的基因值，这个位置既是第一个确定基因值位置，也是最后一个确定基 因值位置。所以规定它们的模式 找出问题的最优解这一过程。这个搜索过程是通过个体之间的优胜劣汰、交叉和变异等遗传 操作来实现的。在这个搜索过程中,哪些个体更容易生存,哪些个体更容易被淘汰呢?实践表明 与某些父代个体结构相似且该父代个体的适应度高于群体中全部个体的平均适应度的个体容 易存活下来。由此可以看出,遗传算法处理了一些具有相似编码结构模板的个体。若把个体作 为某些相似模板的具体表示的话,对于个体的搜索过程实际上就是对这些相似模板的搜索过程 。这样,就需要引入一个描述这种相似模板的新概念一模式(Schema)。定义3.1模式表示一 些相似模块,它描述了在某些位置上具有相似结构特征的个体编码串的一个子集。在引入模式 概念后,可以看出遗传算法的本质是对模式进行的一系列操作,即通过选择操作将当前群体中 的优良模式遗传到下一代群体中,通过交叉操作进行模式的重组,通过变异操作进行模式的突 变。经过这些遗传操作,一些较差的模式逐步被淘汰,而一些好的模式逐步被遗传和进化,最终 得到问题的最优解或满意解。为了定量地估计模式运算,下面引入两个概念:模式阶和模式定 义长度a定义3.2在模式H中具有确定基因值的位置数目称为该模式的模式阶(Schema Order),记为o(H)。对于二进制编码字符串而言,模式阶是模式中所含有的l和0的数目。例如 ofl0+0+)3,o(+1)l。当字符串的长度固定时,模式阶阶数越高,能与该模式匹配的字 符串(称为样本)数就越少,因而该模式的确定性就越高。定义3,3模式H中第一个确定基因值 的位置和最后一个确定基因值的位置之间的距离称为该模式的模式定义长度(Schema Defining Length)(定义距),记为占(H)。例如,占(1l0+)3, 6(O+?+1)4。而对于 H+1、HO+之类的模式,由于它们只有一位确定的基因值,这个位置既是第一 个确定 1717送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.96%】 12 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：遗传算法的改进及其应用 学位论文梁芳，2008年 武汉理工大学 定义距)，记为8(H)。1J如，8(11*0*)=3, 8(0*1)=4。而对于H=*l, H=0*之 类的模式，由于它们只有一位确定的基因值，这个位置既是第一个确定基因值位置，也是最 后一个确定基因值位置。所以规定它们的模式定义长度为1，如8(*0*)=1。 3. 2模式定理 由前面的叙述我们可以知道，在引入模式的概念之后，遗传算的实质可看作是对基因模 式的一种操作运算。对基本遗传算法而言，也就是某一模式H的各个样本经过选择操作、交叉 操作、变异操作之后，得到一下列新的样本和新的模式。 假设在进化过程中的第t代，当前群体P(t)中能与模式H匹配个体数(样本数)记为 m(H,t)，下一代群体P(t+l)中能与模式 基因值,这个位置既是第一个确定基因值位置,也是最后一个确定基因值位置。所以规定它们 的模式定义长度为1,如万(?木0木幸木)l。(2)模式定理由前面的叙述我们可以知道,在引 入模式的概念之后,遗传算法的实质可看作是对基因模式的一种操作运算。对基本遗传算法而 言,也就是某一模式H的各个样本经过选择操作、交叉操作、变异操作之后,得到一系列新的样 本和新的模式。假设在进化过程中的第t代,当前群体P(t)中能与模式H匹配的个体数(样本数) 记为m(H,t),下一代群体P(t+1)中能与模式匹配的个体数记为m(H,t+1)。下面对基本遗传算法 在选择 1818送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【3.27%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 来源：参考文献遗传算法及其改进 学位论文赵云珍，2005年 昆明理工大学 各个样本经过选择操作、交叉操作、变异操作之后，得到一下列新的样本和新的模式。 假设在进化过程中的第t代，当前群体P(t)中能与模式H匹配个体数(样本数)记为 m(H,t)，下一代群体P(t+l)中能与模式H匹配的个体数记为m(H,t+1) o下面对基本遗传算法在 选择算子、交叉算子和变异算子的连续作用下，模式H的样本数m (H t)的变化情况进行分析 。 3.2.1选择算子的作用 基本遗传算法中的选择运算使用的是比例选择算子。将当前群体中适应度的总和，在这 个算子的作用下，与模式H所匹配的各个个体A，能够平均复制M F ( A1) /F ( t )个个体到 下一代群体中(M即群体规模)。 若假设模式H的平均适应度总是高处群体平均适应度的C倍，改写为: m(H,t+1)=m(H,t)(1+C) 概念之后,遗传算法的实质可看作是对基因模式的一种操作运算。对基本遗传算法而言,也就 是某-模式H的各个样本经过选择操作、交叉操作、变异操作之后,得到一下列新的样本和新的 模式。假设在进化过程中的第t代,当前群体P(t)中能与模式H匹配的个体数(样本数)记为 m(H,t),下一代群体P(t+1)中能与模式H匹配的个体数记为m(H,f+1)。下面对基本遗传算法在 选择算子、交叉算子和变异算子的连续作用下,模式H的样本数m(H,t)的变化情况进行分析。 1.选择算子的作用基本遗传算法中的选择运算使用的是比例选择算子。将当前群体中适应度 的总和记为F(t)F(A,),在这个算子的作用下,与模式H所匹配的各个个体A,能够平均复制 M?F(A,)F(t)个个体到下一代群体中(M即群体规模),即1:m(H,H1) 等铲错铲 4El Pf) A,EP(f Jm(H,厂)等铲m(H,厂)等等 (3)式(3)中,f(H,)是第t代群体中 模式H所隐含个体的平均适应度:F(,)F(t)M是第t代群体的平均适应度。若再假设模式H的 平均适应度总是高处群体平均适应度的C倍,则上式可改写为:m(H,f+1)朋(日,)?(1+C)由此 13 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 由此可见，m(H,t) = m(H,0) (1 +c) 由上式，可知， 若C0，则m(H,t)呈指数级增长; 若C0，则m(H,t)呈指数级减少: 由此可见:在选择算子作用下，对于平均适应度高于群体平均适应度的模式，其样本数将 呈指数级增长;而对于平均适应度低于群体平均适应度的模式，其样本数将呈指数级减少。 3.2.2交叉算子的作用 当随机设置的交叉点在模式的定义长度内时，将有可能破坏该模式 可见,m(H,f)m(H,0)?(1+c)由上式,可知,若C0,则m(H,f)呈指数级增长；若C0,则 m(H,r)呈指数级减少:由此可见:在选择算子作用下,对于平均适应度高于群体平均适应度的模 式,其样本数将呈指数级增长；而对于平均适应度低于群体平均适应度的模式,其样本数将呈 指数级减少。2.交叉算子的作用 垦盟型王太芏亟班直生兰丝迨塞 遗佳篁洼盈墓照进这里 以单点交叉为例:假设有一模式H,隐含在该模式中的样本与其他个体进行 1919送检论文片段送检论文片段 相似论文片段 相似论文片段【1.31%】 位置： 头部中前部中部中后部尾部 模式，其样本数将呈指数级增长;而对于平均适应度低于群体平均适应度的模式，其样本数将 呈指数级减少。 3.2.2交叉算子的作用 当随机设置的交叉点在模式的定义长度内时，将有可能破坏该模式，但是也不一定破坏 该模式;而当随机设置的交叉点在