遺傳演算法的論文
⑴ 遺傳演算法第一次提出來是在什麼文獻中
《搜索、優化和機器學習中的遺傳演算法》。
遺傳演算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美國的 John holland於20世紀70年代提出,該演算法是根據大自然中生物體進化規律而設計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
遺傳演算法的基本運算過程如下：
（1）初始化：設置進化代數計數器t=0，設置最大進化代數T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)。
（2）個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應度。
（3）選擇運算：將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。
（4）交叉運算：將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。
（5）變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代群體P(t+1)。
（6）終止條件判斷：若t=T,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。
⑵ 遺傳演算法的最優解 在論文中如何驗證
適應度越大，解越優。
判斷是否已得到近似全局最優解的方法就是遺傳演算法的終止條件。 在最大迭代次數范圍內可以選擇下列條件之一作為終止條件：
最大適應度值和平均適應度值變化不大、趨於穩定；
2. 相鄰GAP代種群的距離小於可接受值，參考「蔣勇，李宏.改進NSGA—II終止判斷准則[J].計算機模擬.2009. Vol.26 No.2」
⑶ C語言遺傳演算法在求解TSP問題 畢業論文+源代碼
目
錄
摘要
I
Abstract
II
引
言
1
第一章
基本遺傳演算法
2
1.1
遺傳演算法的產生及發展
3
1.2
基本原理
3
1.3
遺傳演算法的特點
3
1.4
基本遺傳演算法描述
5
1.5
遺傳演算法構造流程
6
第二章
遺傳演算法的實現技術
6
2.1
編碼方法
7
2.1.1
二進制編碼
7
2.1.2
格雷碼編碼
7
2.1.3
符點數編碼
8
2.1.4
參數編碼
8
2.2
適應度函數
10
2.3
選擇運算元
10
2.4
交叉運算元
10
2.4.1
單點交叉運算元
10
2.4.2
雙點交叉運算元
11
2.4.3
均勻交叉運算元
11
2.4.4
部分映射交叉
11
2.4.5
順序交叉
12
2.5
變異運算元
12
2.6
運行參數
12
2.7
約束條件的處理方法
13
2.8
遺傳演算法流程圖
14
第三章
遺傳演算法在TSP上的應用
15
3.1
TSP問題的建模與描述
15
3.2
對TSP的遺傳基因編碼方法
16
3.3
針對TSP的遺傳操作運算元
17
3.3.1
選擇運算元
17
3.3.1.1
輪盤賭選擇
17
3.3.1.2
最優保存策略選擇
17
3.3.2
交叉運算元
20
3.3.2.1
單點交叉
20
3.3.2.2
部分映射交叉
21
3.3.3
變異運算元
23
3.4
TSP的混和遺傳演算法
26
第四章
實例分析
27
4.1
測試數據
27
4.2
測試結果
27
4.3
結果分析
27
摘
要
TSP
(Traveling
Salesman
Problem)旅行商問題是一類典型的NP完全問題，遺傳演算法是解決NP問題的一種較理想的方法。文章首先介紹了基本遺傳演算法的基本原理、特點及其基本實現技術；接著針對TSP
問題，論述了遺傳演算法在編碼表示和遺傳運算元（包括選擇運算元、交叉運算元變異運算元這三種運算元）等方面的應用情況，分別指出幾種常用的編碼方法的優點和缺點，並且結合TSP的運行實例詳細分析了基本遺傳演算法的4個運行參數群體大小、遺傳演算法的終止進化代數、交叉概率、變異概率，對遺傳演算法的求解結果和求解效率的影響，經過多次的測試設定出了它們一組比較合理的取值。最後，簡單說明了混合遺傳演算法在求解TSP問題中的應用並對遺傳演算法解決TSP問題的前景提出了展望。
關鍵詞：TSP
遺傳演算法
遺傳運算元
編碼
@@@需要的話按我的名字找我吧
⑷ 計算機專業論文參考文獻
計算機專業論文參考文獻
參考文獻在各個學科、各種類型出版物都有著明確的標注法。以下是我為您整理的計算機專業論文參考文獻，希望能提供幫助。
篇一：參考文獻
[1] 劉韜，樓興華.SQL Server2000 資料庫系統開發實例導航. 北京:人民郵電出版社，2004.
[2] 丁寶康，董健全. 資料庫實驗教程. 北京：清華大學出版社， 2003：125-170.
[3] 孫強. 基於ASP.NET 的專題網站的研究與設計. 東北師范大學，2006.
[4] Michele Leroux Bustamants.Secure your ASP.NET Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine，April 2007.
[5] 肖建編. ASP.NET 編程實例與技巧集粹. 北京：北京希望電子出版社，2003.
[6] 巴茲拉等. ASP.NET 安全性高級編程. 北京：清華大學出版社，2003.
[7] Jesse Libert.Programming C#中文版. 電子工業出版社，2006.
[8] 米切爾的等編著. ASP.NET 權威指南. 北京：中國電力出版社，2003.
[9] 曾登高編著..NET 系統架構與開發. 北京：電子工業出版社，2003.
[10] Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京：清華大學出版社， 2003.
[11] 張海藩. 軟體工程導論. 北京：清華大學出版社， 2003.
篇二：參考文獻
[1] 馮燕奎， 趙德奎. JSP實用案例教程[M] 清華大學出版社， 2004， 5: 70-100
[2] 王家華 軟體工程[M] 東北大學出版社2001年3月303頁
[3] 王宜貴 軟體工程[M] 北京：機械工業出版社，2002：20-79
[4] 孫衛琴 精通struts[M]電子工業出版社 2004年8月 50-70
[5] 孫衛琴 精通hibernate[M]電子工業出版社 2005年4月 100-120
[6] 張洪斌 java2高級程序設計[M]中科多媒體出版社 2001年11月 85-90
[7] Jim Arlow UML2.0 and the Unified Process[M]機械工業出版社 2006年6月 30-40
[8] 林信良 spring2.0技術手冊[M]電子工業出版社 2006年6月 50-100
[9] 熊節、林儀明、峰、陳玉泉等主編[《CSDN社區電子雜志——Java雜志》創刊號]
[10]《程序員》雜志 2007 年第4期
[11] 耿祥義編著.JSP基礎編程[M].清華大學出版社，2004.55-162
[12]徐建波，周新蓮.Web設計原理於編程技術[M].中南大學出版社，2005.185-193
[13] 孫鑫編著.Java Web開發詳解[M].電子工業出版社，2006.189-274
[14] 林上傑，林康司編著.JSP2.0技術手冊[M].電子工業出版社，2004.3-6
[15] 薩師煊，王珊.資料庫系統概論(第三版)[M].北京：高等教育出版社，1998.
[16] 蔡劍，景楠.Java Web應用開發：J2EE和Tomcat[M].北京：清華大學出版社，2004.
篇三：參考文獻
[1]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[2]建模的價值IBMRational技術白皮書[R].
[3]邵維忠.楊芙清.面向對象的系統分析[M].北京：清華大學出版社.2000
[4]鄭紅軍.張乃孝.軟體開發中的形式化方法[J].計算機科學.1997，24(6)： 90-96.
[5]王一川，石純一.基於n演算的一種Agent組織模型[J].計算機研宄與發展.2003， 40(2)： 163-168.
[6]阿麗亞娜5型火箭發射失敗的調查報告[R].
[7]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[8]陳鑫，李宣東.基於設計演算的形式化用例分析建模框架[J].軟體學報.2008，19(10)： 2539-2549
[9]夏志翔，徐中偉，陳祖希等.UML模型形式化B方法轉換的實現[J].計算機應用與軟體.2011，28(11)： 15-20.
[10]袁曉東，鄭國梁的面向對象擴充COOZ的設計[J].軟體學報.1997，8(9)：694-700.
[11]周翔.邵志清.順序圖與狀態圖的遞歸語義一致性研宄[J].計算機科學.2010，37(8)：172-174.
[12]周翔，邵志清，薛炳蔚.基於ASM的活動圖一致性規則研究[J].計算機工程與設計.2009，30(19)： 4536-4539
[13]王紅英.基於Petri網的軟體模型驗證[D].華東師范大學，2007.
[14]黃正寶，張廣泉.UML2.0順序圖的XYZ/E時序邏輯語義研究[J].計算機科學.2006，33(8)： 249-251.
[15]汪文元，沙基昌.譚東風.基於Petri網和UML活動圖工作流建模比較[J].系統模擬學報.2006， 18(2)： 504-510
[16]Kroll P，Kruchten P. The rational unified process made easy: a practitioner's guide to the RUP[M]. Addison-Wesley Professional. 2003.
[17]Seung Mo Cho，Hyung Ho Kim， Sung Deok Cha etc al. A semantics of sequence diagrams [J]. Information Processing Letters 84. 2002: 125-130
篇四：參考文獻
[1]王仁宏，數值逼近(第2版)，高等教育出版社，2012.
[2]姚永雷.Web服務自動協商機制研究(博士論文).北京郵電大學.2007.
[3]程昱.面向自治計算的自動服務協商研究(博士論文).浙江大學.2008.
[4]程皇.高濟.基於機器學習的.自動協商決策模型.軟體學報.2009，20(8)：2160-2169.
[5]郭靜.陳英武.1-多交互協議本體的描述.計算機工程.2008，34(12)：162-166.
[6]翟社平.魏娟麗.李增智.基於概念語義協商的服務Agent劃分.電子學報.2010，38(9)：2030-2034.
[7]張林蘭，電子市場中的雙邊同步自動協商研宄(博士論文)，華中科技大學，2010.
[8]王斌.李艷.基於多Agent系統的自動協商機制及通用協商框架.計算機工程與科學.2009，31(1)：95-98.
[10]甘早斌.朱春喜.馬務等.基於遺傳演算法的關聯議題並發談判.軟體學報.2012，23(11)：2987-2999.
[11]侯薇.董紅斌.印桂生.基於Bayesian學習的適應性優化協商模型.計算機研究與發展.2014，51(4)：721-730.
[12]孫天昊.電子商務中一對多協商研宄(博士論文).重慶大學.2008.
[13]吳國全.基於模式的復合服務監管關鍵技術研宄(博士論文).中國科學技術大學.2009.
[14]程志文.趙俊.李田等.Web服務QoS數據多源採集方法及實現.計算機科學.2009，8(8)：180-211.
[15]於衛紅.基於JADE平台的多Agent系統開發技術.國防工業出版社.2011.
[16]甘健侯，姜躍，夏幼明，本體方法及其應用，科學出版社，2011.
篇五：參考文獻
[1]徐福成.基於RSSI測距的無線感測器網路定位演算法研宄[D].四川：西華大學，2014
[2]婁彥翔.移動無線感測器網路中節點復制攻擊的高效分布式檢測機制研究[D].上海交通大學、2012.
[3]孫琳.基於車載無線自俎網路的高速公路安全信息傳輸機制研究[D].天津：南開大學，2012.
[4]孫赫.物聯網的發展與知識產權保護[D].北京：北京交通大學，2014.
[5]孫宏偉.田新廣，李學春，等.一種改進的IDS異常檢測模型[J].計算機學報，2004，26(11)：1450-1455.
[6]詹傑，吳伶錫，唐志軍.無線感測器網路RSSI測距方法與精度分析[J].電訊技術，2010，50(4)：83-87.
[7]國務院發展研究中心產業經濟研宄部，中國汽車工程學會，大眾汽車集團(中國).汽車藍皮書.中國汽車產業發展報告(2014) [M].北京：社會科學文獻出版社，2014
[8]Chlamtac I， Conti M， Liu J J N. Mobile ad-hoc networking: imperatives and challenges[J]. Ad-hoc Networks，2003， 1(1)： 13-64.
[9]Choi S J， Youn H Y. An efficient key pre-distribution scheme for secure distributed sensor networks[C]//Embedded and Ubiquitous Computing-EUC 2005 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2005;1088-1097.[39]Naor M，Pinkas B. Efficient trace and revoke schemes[C]//Financial cryptography. Springer Berlin Heidelberg，2001:1-20.
[10]Katsaros D， Dimokas N，Tassiulas L. Social network analysis concepts in the design of wireless ad-hoc network protocoIs[J]. Network， IEEE， 2010，24(6)： 23-29.
;⑸ 最早將遺傳演算法應用於圖像匹配的論文
遺傳演算法應用於圖像匹配的最早論文是由美國科學家戴維·戈談咐談德伯格（David Goldberg）在1988年發表的論文《基於遺傳演算法的圖像匹配》（"Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning"）中，提出了一種利用遺傳演算法進行圖像匹配的方法。該方法主要是利用遺傳演算法對圖像特徵進行編碼，並通過遺傳演算法的交叉、變異等操作，對不同的圖像特徵進行優化，從而實現圖像匹配的目的。
這篇論文的發表標志著遺傳演算法在圖像處理領域中的首次應用，為後來的相關簡桐研究奠定了基礎。同時，該論文也表明了遺傳演算法在解決復雜優化問題中的潛力和優越性，成為了現代遺傳算含碰法應用領域的開山之作。
⑹ 有無跟遺傳演算法和圖像處理相關的參考書目推薦，最好有pdf版的
以下是一些有關遺傳演算法和圖像處理的參考書目推薦，其中一些可能有 PDF 版本可用：
《遺傳演算法基礎及應用》（Genetic Algorithm: Basic Theory and Applications）（英）戴維·戈德伯格著，唐飛等譯，斗寬機械工業出版社，2003 年。這本書深入淺出地介紹了遺傳演算法的原理和實現，以及它們在各種應用中的使用。
《遺傳演算法+圖像處理》（Genetic Algorithm + Image Processing）（英）馬克·舍納斯著，劉揚等譯，電子工業出版社，2014 年。這本書結合了遺傳演算法和圖像處理的應用，介紹了如何使用遺傳演算法來解決圖像處理中的問題。
《基於遺傳演算法的圖像處理優化設計研究》（王慶龍，2009）這是一本博士論文，介紹了如何使用遺傳演算法來進行圖像處理的優化衡銷戚設計。該論文詳細介紹了遺傳演算法的咐陵原理和實現，並提供了大量實驗結果和數據分析。
《圖像處理基礎及其應用》（Digital Image Processing）（英）Gonzalez, Rafael C. and Woods, Richard E.著，唐學智等譯，電子工業出版社，2010 年。這是一本經典的圖像處理教材，包括圖像處理的基礎知識和常見技術，如濾波、變換和分割等。
《圖像處理的數學原理》（Mathematical Principles for Optical Imaging and Reconstruction）（英）James R. Fienup著，北京航空航天大學出版社，2014 年。這本書介紹了圖像處理中的數學原理，包括線性代數、波動光學和最小二乘等。
《數字圖像處理（第三版）》（Digital Image Processing (3rd Edition)）（英）Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods著，丁漢譯，機械工業出版社，2008 年。這本書是一本經典的數字圖像處理教材，講述了數字圖像處理的基本原理和演算法。
希望這些書目能對你有所幫助。
⑺ 遺傳演算法研究進展
遺傳演算法［56，53］研究的興起是在20世紀80年代末和90年代初期，但它的歷史起源可追溯到20世紀60年代初期。早期的研究大多以對自然遺傳系統的計算機模擬為主。早期遺傳演算法的研究特點是側重於對一些復雜的操作的研究。雖然其中像自動博弈、生物系統模擬、模式識別和函數優化等給人以深刻的印象，但總的來說這是一個無明確目標的發展時期，缺乏帶有指導性的理論和計算工具的開拓。這種現象直到20世紀70年代中期由於Holland和De Jong的創造性研究成果的發表才得到改觀。當然，早期的研究成果對於遺傳演算法的發展仍然有一定的影響，尤其是其中一些有代表性的技術和方法已為當前的遺傳演算法所吸收和發展。
在遺傳演算法作為搜索方法用於人工智慧系統中之前，已有不少生物學家用計算機來模擬自然遺傳系統。尤其是Fraser的模擬研究，他於1962年提出了和現在的遺傳演算法十分相似的概念和思想。但是，Fraser和其他一些學者並未認識到自然遺傳演算法可以轉化為人工遺傳演算法。Holland教授及其學生不久就認識到這一轉化的重要性，Holland認為比起尋找這種或那種具體的求解問題的方法來說，開拓一種能模擬自然選擇遺傳機制的帶有一般性的理論和方法更有意義。在這一時期，Holland不但發現了基於適應度的人工遺傳選擇的基本作用，而且還對群體操作等進行了認真的研究。1965年，他首次提出了人工遺傳操作的重要性，並把這些應用於自然系統和人工系統中。
1967年，Bagley在他的論文中首次提出了遺傳演算法（genetic algorithm）這一術語，並討論了遺傳演算法在自動博弈中的應用。他所提出的包括選擇、交叉和變異的操作已與目前遺傳演算法中的相應操作十分接近。尤其是他對選擇操作做了十分有意義的研究。他認識到，在遺傳進化過程的前期和後期，選擇概率應合適地變動。為此，他引入了適應度定標（scaling）概念，這是目前遺傳演算法中常用的技術。同時，他也首次提出了遺傳演算法自我調整概念，即把交叉和變異的概率融於染色體本身的編碼中，從而可實現演算法自我調整優化。盡管Bagley沒有對此進行計算機模擬實驗，但這些思想對於後來遺傳演算法的發展所起的作用是十分明顯的。
在同一時期，Rosenberg也對遺傳演算法進行了研究，他的研究依然是以模擬生物進化為主，但他在遺傳操作方面提出了不少獨特的設想。1970年Cavicchio把遺傳演算法應用於模式識別中。實際上他並未直接涉及到模式識別，而僅用遺傳演算法設計一組用於識別的檢測器。Cavicchio對於遺傳操作以及遺傳演算法的自我調整也做了不少有特色的研究。
Weinberg於1971年發表了題為《活細胞的計算機模擬》的論文。由於他和Rosenberg一樣注意於生物遺傳的模擬，所以他對遺傳演算法的貢獻有時被忽略。實際上，他提出的多層次或多級遺傳演算法至今仍給人以深刻的印象。
第一個把遺傳演算法用於函數優化的是Hollstien。1971年他在論文《計算機控制系統中的人工遺傳自適應方法》中闡述了遺傳演算法用於數字反饋控制的方法。實際上，他主要是討論了對於二變數函數的優化問題。其中，對於優勢基因控制、交叉和變異以及各種編碼技術進行了深入的研究。
1975年在遺傳演算法研究的歷史上是十分重要的一年。這一年，Holland出版了他的著名專著《自然系統和人工系統的適配》。該書系統地闡述了遺傳演算法的基本理論和方法，並提出了對遺傳演算法的理論研究和發展極為重要的模式理論（schemata theory）。該理論首次確認了結構重組遺傳操作對於獲得隱並行性的重要性。直到這時才知道遺傳操作到底在干什麼，為什麼又幹得那麼出色，這對於以後陸續開發出來的遺傳操作具有不可估量的指導作用。
同年，De Jong完成了他的重要論文《遺傳自適應系統的行為分析》。他在該論文中所做的研究工作可看作是遺傳演算法發展進程中的一個里程碑，這是因為他把Holland的模式理論與他的計算實驗結合起來。盡管De Jong和Hollstien一樣主要側重於函數優化的應用研究，但他將選擇、交叉和變異操作進一步完善和系統化，同時又提出了諸如代溝（generation gap）等新的遺傳操作技術。可以認為，De Jong的研究工作為遺傳演算法及其應用打下了堅實的基礎，他所得出的許多結論迄今仍具有普遍的指導意義。
進入20世紀80年代，遺傳演算法迎來了興盛發展時期，無論是理論研究還是應用研究都成了十分熱門的課題。尤其是遺傳演算法的應用研究顯得格外活躍，不但它的應用領域擴大，而且利用遺傳演算法進行優化和規則學習的能力也顯著提高，同時產業應用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理論和方法在應用研究中亦得到了迅速的發展，這些無疑均給遺傳演算法增添了新的活力。
隨著應用領域的擴展，遺傳演算法的研究出現了幾個引人注目的新動向：一是基於遺傳演算法的機器學習（Genetic Base Machine Learning），這一新的研究課題把遺傳演算法從歷來離散的搜索空間的優化搜索演算法擴展到具有獨特的規則生成功能的嶄新的機器學習演算法。這一新的學習機制對於解決人工智慧中知識獲取和知識優化精煉的瓶頸難題帶來了希望。二是遺傳演算法正日益和神經網路、模糊推理以及混沌理論等其他智能計算方法相互滲透和結合，這對開拓21世紀中新的智能計算技術將具有重要的意義。三是並行處理的遺傳演算法的研究十分活躍。這一研究不僅對遺傳演算法本身的發展，而且對於新一代智能計算機體系結構的研究都是十分重要的。四是遺傳演算法和另一個稱為人工生命的嶄新研究領域正不斷滲透。所謂人工生命即是用計算機模擬自然界豐富多彩的生命現象，其中生物的自適應、進化和免疫等現象是人工生命的重要研究對象，而遺傳演算法在這方面將會發揮一定的作用。五是遺傳演算法和進化規劃（Evolution Programming，EP）以及進化策略（Evolution Strategy，ES）等進化計算理論日益結合。EP和ES幾乎是和遺傳演算法同時獨立發展起來的，同遺傳演算法一樣，它們也是模擬自然界生物進化機制的智能計算方法，既同遺傳演算法具有相同之處，也有各自的特點。
隨著遺傳演算法研究和應用的不斷深入和發展，一系列以遺傳演算法為主題的國際會議十分活躍。從1985年開始，國際遺傳演算法會議，即ICGA（International Conference on Genetic Algorithm）每兩年舉行一次。在歐洲，從1990年開始也每隔一年舉辦一次類似的會議，即 PPSN（Parallel Problem Solving from Nature）會議。除了遺傳演算法外，大部分有關ES和EP的學術論文也出現在PPSN中。另外，以遺傳演算法的理論基礎為中心的學術會議有FOGA（Foundation of Genetic Algorithm）。它也是從1990年開始，隔年召開一次。這些國際學術會議論文集中反映了遺傳演算法近些年來的最新發展和動向。