遗传算法论文答辩

安徽大学

遗传算法期末小论文

题 目： 遗传算法的原理及其发展应用前景 学生姓名： 朱邵成 学号： Z15201030 院（系）： 电气工程与自动化学院 专业： 模式识别 教师姓名： 吴燕玲 教师所在单位： 安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间： 2016 年 6 月

生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。

遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传

a遗传算法导论

潜在的能量是估计有多少序列的物理阻力将形成，如果要被迫合成为一个想要得到的最优结构——耗费最小能量和最优适应性。当然了，也有时候我们不想得到在形成物种中最理想化的遗传物质结构（序列）结果的物理阻力。评估它的存在性——如果不可能的话，这样是很困难的。给定一个所需结果和理想结构（并且知道一些有关生物物理学的东西），我们就能通过计算氨基酸间彼此的相关作用力，而估计这种潜在的能量，因此，整个最优规则将是可以计算的。

这些例子指出对于候选染色体在两种不同环境里的为实现独一无二能作为标记的抽象编码序列的编码问题，而且在这种编码规则下的剩余空间有最优适度功能。一个遗传算法就是寻求一种最优适度序列的方法。 遗传算法

这个简单的遗传算法模型涉及到三种算法：选择、交叉（单向），还有变异。

选择：这种算法通过选择种群中的染色体而再造种群，染色体装配工，很多时候就像被选择性地再生产。

交叉：这种算法任意地选择一个点，然后交换结果，在两个染色体创造出两个后代的序列节点前前后后，例如，序列为10000100和11111111能在它们每三次创造出两个子代之后实现交叉，交叉就能粗糙地在两个被称为单倍体的有机体间发生交叉或者生物物理重组。

变异：这种算法是随机

目录

1 引言 ............................................................................................................................................ 1 2 问题描述 .................................................................................................................................... 2 3 基于遗传算法TSP算法 ........................................................................................................... 2

3.1 基于遗传算法的TSP算法总体框架 ............................................................................ 2 3.2 算法的详

关于遗传算法的介绍和简单应用。

遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

基本概念

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 对于一个求函数最大值的优化问题(求函

数最小值也类

What is a genetic algorithm?

●Methods of representation

●Methods of selection

●Methods of change

●Other problem-solving techniques

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a specific problem to solve, the input to the GA is a set of potential solutions to that problem, encoded in some fashion, and a metric called a fitness function that allows each candidate to be quantitatively evaluated. These candidates may be solut

遗传算法入门报告

信息与计算科学专业基础课

Computer Graphics

摘要：

Report Of course experiment 遗传算法学课 程论文

遗传算法入门报告

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。

Concisely stated, a genetic algorithm (or GA for short) is a programming

technique that mimics biological evolution as a problem-solving strategy. Given a

specific problem to solve, the

答辩题目：

１、请说明你在此次撰写毕业论文过程中如何搜集资料？通过何种途

径了解前人的研究成果？你遇到过何种难题？最终难题是如何解决的？

答：在论文申报之后，首先，我在网上查找有关《简·爱》作者夏洛

蒂·勃朗特的人生经历，当时所处的社会时代背景和相关作品，以便在阅读中更好作者的创作思想。我没有急着阅读别人对其作品的评价，怕别人的观点评价先入为主，影响自己的思考，而是仔细阅读了小说内容，并在阅读中边思考边记录自己的读后感受的即时感受，所谓“读书百遍，其义自变。”在多次阅读思考中初步确定论文的撰写方向。此外还抽空阅读作者的其他作品《谢利》及《教师》。其次，除了认真研读小说原著外，前人的研究成果同样值得我们去研读去思考，为此还阅读了大量别人对此小说的相关评价、研究成果。

由于这里图书馆资源设备有限，在了解前人的研究成果主要通过网络途径，如中国知网、中国学术期刊网等各大网站都丰富的网络资源供你阅读下载，在读到前人研究的闪光点时，我都会做好笔记，注明出处以便以后写作能正确应用。在此基础，在夏老师的推荐下还阅读了简·里斯的《澡海无边》，对于了解作品的社会背景及小说中常被别人忽略的伯莎形象非常有帮助。 《简·爱》是一部经典之作，前人对此作品的研究

篇一：毕业论文答辩讲稿(全)

毕业论文答辩自述

尊敬的各位评委老师：

大家好！我是来自里仁学院旅游管理专业2003级（5）班的学生**

我的毕业论文题目是《河北省红色旅游资源开发对策》

我当时之所以选择研究河北省红色旅游是因为发展红色旅游

对河北有着非常重要的意义

主要表现在：发展红色旅游是建设社会主义先进文化需要；红色旅游是加强和改进未成年人思想道德建设的有效形式之一；红色旅游能促进革命老区的经济社会发展；红色旅游能促进我省旅游龙型经济和支柱产业的建设

几个方面

在着手准备论文写作的时候

我针对红色旅游这个命题

大量阅读相关方面的各种资料

对我国宏色旅游的概况有了大致了解

缕清思路的基础上确定研究方向

然后与老师商讨

确定论文大致思路和研究方向

然后

为了完成论文

本人收集了大量的文献资料

其中主要来自网上的论文期刊、图书馆的书目、学习教材的理论资料和河北红色旅游网 中国红色旅游网的二手数据资料

在李树峰导师的耐心指导和帮助下从中选取了主要的参考资料

经过阅读主要参考资料

拟定提纲

写开题报告初稿

毕业论文初稿

修改等一系列程序

于2007年６月正式定稿

具体来说

我的论文分为以下四个部分：

第一部分

主要概述了红色旅游

再定义的阐释上

引用了《2004-2010年全国红色旅游发展规划纲要》中的权威定义

论文答辩总结

1.、关于答辩时间

时间分配：重案难点和自己在研究过程中主要做的事情重点讲，别人的东西（如国内外现状，理论基础）可以适当带过，不用重点讲。

语速控制：语速不能太快亦不能太慢或断断续续，语调变化恰当。答辩前要练习，熟练掌握PPT内容，必要时要背诵PPT。 2、关于结论

什么是论文的结论？结论究竟应该怎么写？结论要写多少，写到什么程度？

结论是研究的成果展示，是自己经过研究后得出的结果，而不是自己在研究过程中做了什么（结论≠行为，结论＝行为的效果和影响），结论也不是已存在的事实。因此，结论的表述更重要的是知识内容上研究的成果。

结论一定要提炼，得出精华，结论的条目不能太多，写出的结论要能回答自己的提出的研究假设或者研究问题，能紧扣研究目标。

3、关于问题/研究假设

“问题的提出”和“研究问题”究竟什么关系？很多人将二者混淆了。

问题的提出，更多的是实践中发现了具体的题（某个教育问题，如，平台使用率低）。

研究问题，则是对应作者要做研究内容所对应的研究问题，也可以称作研究假设（如，交互性是否影响平台使用率）。 研究假设不能太多太杂，要层次清楚，维度分明。 4、关于问卷/量表 问卷编制：

支持问卷编制的理论基础/理论框架（即影响你维度划

遗传算法原理与应用

遗传算法原理与应用唐 慧 丰

2006 年 5 月

遗传算法原理与应用

报告提纲一、遗传算法概述

二、遗传算法原理 三、遗传算法的应用

遗传算法原理与应用

一、遗传算法概述1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法的特点

遗传算法原理与应用

1、智能优化算法智能优化算法又称为现代启发式算 法，是一种具有全局优化性能、通用性 强、且适合于并行处理的算法。这种算 法一般具有严密的理论依据，而不是单 纯凭借专家经验，理论上可以在一定的 时间内找到最优解或近似最优解。

遗传算法原理与应用

常用的智能优化算法(1)遗传算法 (Genetic Algorithm, 简称GA)

(2)模拟退火算法(Simulated Annealing, 简称SA)

(3)禁忌搜索算法(Tabu Search, 简称TS)

……

遗传算法原理与应用

智能优化算法的特点它们的共同特点：都是从任一解出发， 按照某种机制，以一定的概率在整个求解 空间中探索最优解。由于它们可以把搜索 空间扩展到整个问题空间，因而具有全局 优化性能。

遗传算法原理与应用

遗传算法起源遗传算法是由美国的J. Holland教授于 1975年在他的专著《自然界和人工系统的 适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生