多島遺傳演算法

『壹』 遺傳演算法是不是沒有固定的演算法公式啊

我不知道您所說的固定的演算法公式是指什麼，下面說兩點希望對你有幫助。
（1）總的來說，遺傳演算法經過幾十年的發展，在最原始的遺傳演算法的基礎上有了很多改進，比如並行遺傳演算法、多島遺傳演算法等等。但是其基本原理都是一樣的，都是在交叉、變異和種群上下文章。
（2）就演算法中的交叉、變異這些步驟來說，都會有不同的方法。

『貳』 isight怎麼通過命令行在formulation中導入修改參數

多島遺傳演算法是針對遺傳演算法早熟premature而提出的一個解決方法之一（把目標函數是個多極值的函數，遺傳演算法容易找到局部最優點，如果這樣就被成為「早熟」）。

多島遺傳演算法是在遺傳演算法的基礎上增加了許多個「島」，每個島上會有一些個體indivial，也就是是sub-population，並假設個體可以在每個島之間遷徙，具有遷徙能力的都是優秀的個體，也就是精英elite，這些個體具有優秀的基因，能幫助演算法跳出局部最優點，達到全局最優。想像下人類，人類在各個大陸之間遷徙，雜交，後代肯定比本地的聰明。

number of lslands就是島的數量，generations就是整個演算法的代數，crossover和mutation和經典遺傳演算法意義一樣，還有個遷徙率migration rate，遷徙率越高，那麼更多的個體會參與島和島之間的雜交，tourament就是輪盤賭法，penalty就是罰函數，用於處理邊界條件。

關於參數，推薦使用默認參數，這些都是通過大量論文實踐出來的。遺傳演算法雖然好，但是缺點也是明顯的：參數太多！只有在積累大量的經驗後才可以靈活地調整這些參數，你現階段明白啥意思就好。

想徹底理解遺傳演算法不難，親自在Matlab裡面編寫一遍就差不多了

『叄』 車輛管理系統畢業論文。怎麼辦呢

我是在銘文網找他們幫忙的，半個月的時間就幫我搞定了，之後導師要什麼參考文獻，數據演示和截圖，他們都給我搞好了，覺得服務挺周到的，呵呵

『肆』 誰能幫我寫個《汽車凹坑型非光滑表面減阻特性的分析與優化》的論文

[摘要]本文中研究了凹坑型非光滑車身表面的減阻特性．首先探討了凹坑單元體矩形、菱形、等差等不同排列方式的減阻效果，選取了減阻效果較好的矩形排列方式；然後以單元體直徑D、橫向間距W和縱向間距L為設計變數，以氣動阻力最小為目標，採用拉丁方試驗設計方法進行優化；接著利用CFD模擬得到各樣本點的響應值，並據此建立Kriging近似模型；最後在驗證了近似模型的可信度基礎上，以近似模型進行全局優化：結果表明：凹坑單元體矩形排列最大可達7. 62%的減阻效果。
關鍵詞：汽車；凹坑型非光滑表面；減阻；CFD模擬；Kriging模型；優化
Analysis and Optimization on the Drag Rection Characteristics of Car with Pit-type Non-smooth Surface
[Abstract]Drag rection characteristic of pit-type non-smooth car body surface is studied in this paper. Firstly the drag rection effects of rectangle, thombus and equal-different pit arrangement are investigated, and the rectangular arrangement with better drag rection effect is chosen. Then an optimization by the design of experiment with Latin Hypercube scheme is performed with the diameter and longitudinal and transverse spacing of pit as design variables and minimizing drag as objective. Next, the responses of different sample points are obtained by CFD simulation, and based on which a Kriging metamodel is built. Finally after the confidence of metamodel is verified a global optimization with the metamodel is concted. The results show that a maximum drag rection effect up t0 7.62% can be achieved with rectangular pit arrangement.
Keywords: car; pit-type non-smooth surface; drag rection; CFD simulation; Kriging model; optimization
前言
日前汽車空氣動力學的氣動阻力特性優化主要通過車身的流線形化和局部改進等方法來實現，由於這些方法研究日益成熟，降低阻力的空間越來越小，汽車減阻進入一個瓶頸期。近年來，基於工程仿生學理論的凹坑型非光滑表面結構的減阻研究迅速發展。其中最典型的應用便是高爾夫凹坑球面。高爾夫球在飛行過程中由於凹坑的存在使空氣形成的邊界層緊貼球的表面，使平滑的氣流順著球形多往後走一些，延遲了邊界層與球體的分離，減小了尾流區，減少了前後的壓差阻力，從而使凹坑型球面的高爾夫球比光滑球面的高爾夫球飛得更遠。
受其啟發，本文中將凹坑型非光滑表面運用在汽車表面上，並通過CFD數值模擬，研究其減阻效果。首先研究了凹坑單元體不同排列方式對汽車減阻效果的影響；然後以減阻效果最佳的排列方式為基礎，選取相關設計變數，運用拉丁方試驗設計方法選出樣本點；接著建立了Kriging近似模型-3-；最後通過多島遺傳演算法對近似模型進行全局尋優。
1 原車模型CFD計算與試驗驗證
1.1計算模型的建立
採用UG軟體建立了某轎車1:1的實車模型。對模型進行了適當的簡化，忽略了門把手、雨刮器、雨水槽等，同時對底盤進行了平整化處理，從而提高了分析效率。轎車模型的長×寬×高分別為5 088×2 036x1 497( mm)，整車模型如圖1所示。
1.2建立計算網格及求解
整車計算域為一圍繞車身的長方體，人口距模型前端3倍車長，出口距模型後端7倍車長，總高度為5倍車高，總寬度為7倍車寬。採用ANSYS ICEM CFD軟體生成非結構化的四面體網格，在車身要凹坑非光滑處理的表面上進行網格加密，以便更加准確地獲取所需的流場信息，同時在車身表面拉伸出與其平行的三稜柱網格作為附面層，以消除壁面函數的影響。為避免網格差異對模擬結果的影響，在模擬過程中，保持棋型相同部分的網格尺寸不變。每次模擬生成的整車總網格數約為360多萬。
邊界條件的設置如下：計算域入口設置為速度人口邊界，速度為40m/s，計算域出口為壓力出口邊界，車身表面設置為無滑移壁面邊界條件，計算域地板設置為移動壁面邊界條件，計算域上表面及左右側面均為滑移壁面邊界條件。選用Relizable k-ε湍流模型，採用二階迎風格式進行離散求解，計算域溫度為常溫進行CFD穩態模擬計算。
1.3風洞試驗驗證
通過風洞試驗來驗證邊界條件和湍流模型設置的准確性。試驗模型根據CAD模型通過數控加工中心加工成1：3的模型，從而保證了試驗用物理模型與數值模擬用CAD模型的一致性。在湖南大學風工程試驗研究中心HD-2風洞中進行測力試驗，用六分力浮框式測力天平測量模型的氣動力。試驗風速為40 m/s，啟動地面附面層抽吸裝置，消除了由
於風洞試驗引起的地面邊界層的影響。轎車模型風洞試驗如圖2所示。
通過風洞試驗測得模型的風阻系數CD，並將CFD模擬結果與試驗進行對比，如表1所示。風阻系數的相對誤差為3. 86%，在工程允許誤差5%以內，從而驗證了數值模擬的可靠性。
2 非光滑處理區域的選定與單元體尺寸的估算
非光滑處理區域應該選在能較好控制尾流區的表面，以減小湍能損失和壓差阻力，而車身頂蓋是對尾流區域影響最大的表面，故本文中主要研究對車身頂蓋進行凹坑非光滑處理後的減阻效果，凹坑非光滑區域如圖3所示。
有關研究表明，無論是氣流分離所引起的壓差阻力還是由於氣體的黏性作用而引起的摩擦阻力，它們總是和邊界層及其厚度有關。仿生非光滑減阻方法的實現途徑就是通過對邊界層的控制來減少湍流猝發強度，減小湍動能的損失。可見，非光滑結構的選擇應該和邊界層有關，非光滑單元體的尺寸高度或深度應該小於車身表面到對數律區之間的距離。目前國際上關於凹坑減阻的研究仍然較少，沒有形成理論體系。因此，在研究初期凹坑型單元體尺寸主要是根據邊界層的厚度來確定。
平板層流邊界層的厚度計算公式為
3 凹坑結構尺寸設計與排列方式
3.1 凹坑結構尺寸設計
在進行凹坑型單元體排列時主要考慮單元體的尺寸：直徑D、橫向間距W、縱向間距L和凹坑深度S，見圖4。為了設計與排列方便，取深度S為直徑D的一半。根據計算模型最大邊界層厚度、車身頂蓋的尺寸、汽車行駛速度和凹坑單元體之間防干涉的要求，給定D、W、L和S的取值范圍分別為[10，40]、[60，160]、[60，160]和[5，20]，單位為mm。
3.2 凹坑單元體排列方式的影響
根據大量的仿生學實驗可知，例如土壤動物蜣螂在土中運動自如一方面得益於其體表的非光滑單元體凹坑形狀，另一方面得益於其凹坑單元體的排列方式。為此在研究凹坑型非光滑車身表面的減阻性能時，要考慮其排列方式的影響。本文中選取了常見的3種排列方式：矩形排列、菱形排列和等差排列，如圖5所示。
本文中選取D= 15mm，形=120mm．￡=120mm．對這3種排列方式進行CFD模擬，其結果見表2。
由表2可知，3種凹坑型單元體排列方式中矩形排到減阻效果最佳，降阻率達2. 13%。
4 凹坑型非光滑表面優化設計
4.1 優化流程與設計變數的選取
根據3種排列方式的CFD模擬結果知，矩形排列方式減阻效果最佳，故以矩形排列凹坑型非光滑表面作為優化對象。整個分析與優化過程如下：(1)確定設計變數，使用拉丁方設計方法選取樣本點；(2)通過CFD模擬得出各樣本點的響應值，並以樣本點和響應值構建近似模型；(3)選取3組新的樣本點驗證近似模型的精度，若不精確則須重新選取樣本點；(4)在驗證近似模型可信度的基礎E，利用優化演算法在滿足約束條件的區域內實現全局尋優，得到最優解，最後再回代到模擬模型中校核計算，如圖6所示。
以D、W和L為設計變數，尋求最優的組合，以達到最大的減阻效果，即求得最小CD值。
4.2試驗設計 ，
根據設計變數的取值范圍，採用拉丁方抽樣方法。選取20組樣本點進行CFD模擬計算，得到20組響應值。各設計變數對CD值的影響關系如圖7所示，D等表示單個設計變數對CD的影響，D-W等表示兩個變數對CD交互影響，D�0�5等表示設計變數平方對CD的影響。
從圖7可見，對CD影響最大的設計變數是L，D次之，W影響最小。D與形之間的交互效應最為明顯，L和D次之，形和￡之間的交互效應最小。雖然W對氣動阻力的影響較小，但是W與其他參數之間交互效應對CD的影響不能忽視。
4.3近似模型的建立
近似模型是指在不降低計算精度情況下構造的一個計算量小、計算周期短，但計算結果與數值分析或物理實驗結果相近的數學模型；用於代替計算代價高昂的模擬分析軟體，大幅提高分析效率，同時剔除模擬軟體的「計算雜訊」。用於構建近似模型的方法主要有：響應面模型、Kriging模型、徑向基神經網路模型和泰勒級數模型等。
與其他模型相比，Kriging模型構建的近似面可以覆蓋所有的樣本點，近似面質量很高，因此採用Kriging模型構建近似模型。
為r檢驗所建立的近似模型的擬合精度，在設計空間中選取試驗設計方案外的任意3個實驗點進行CFD模擬，並與近似模型的計算結果進行對比，如表3所示。
由表3可知，驗證點的CFD值與近似模型值相差均在2%以內，這表明所建立的近似模型可以很好地描述設計變數與響應值之間的關系，可信度較高，可取代直接的CFD計算。
4.4優化結果與分析
多島遺傳演算法(multiple island genetic algorithm，MIGA)建立在傳統遺傳演算法基礎上。它小同於傳統遺傳演算法的特點是：每個種群的個體被分成幾個子群，這些子群稱為「島」：傳統遺傳演算法的所有操作，例如：選擇、交叉、變異分別在每個島上進行，每個島上選定的個體定期地遷移到另外島上，然後繼續進行傳統遺傳演算法操作。遷移過程由遷移間隔和遷移率這兩個參數進行控制。遷移間隔表示每次遷移的代數，遷移率決定在一次遷移過程中每個島上遷移的個體數量的百分比。多島遺傳演算法中的遷移操作保持了優化解的多樣性，提高了包含全局最優解的機會。
本文中採用多島遺傳演算法對所建立的近似模型進行尋優，初始種群個數為50，島數為10，迭代代數為100，最終得出近似模型最優解為D= 40mm，W=100mm，L=69mm。對得到的最優解進行CFD模擬，相對誤差為0. 80%。
對車身表面進行凹坑型非光滑處理後，最大的降阻率可達7. 62 ％，其具體數值見表4。
圖8和圖9分別給出了原車與優化後的汽車尾部壓力雲圖和速度流線圖。
對比圖8和圖9可以看出，優化後汽車尾部的負壓區域明顯減小，正壓區顯著增大，進而減小了前後壓差阻力，同時改善了尾部的渦流，減小了車輛的氣動阻力，降低了汽車的燃油消耗。
5結論
(1)在車身表面進行凹坑型非光滑處理具有良好的減阻效果，能有效降低汽車的氣動阻力，進而降低油耗，提高燃油經濟性。
(2)凹坑型非光滑表面的減阻特性與凹坑單元體的排列方式有關，其中矩形排列方式減阻效果較佳。選取矩形排列時凹坑單元體直徑、橫向間距和縱向間距作為設計變數進行試驗設計，建立近似模型，並採用多島遺傳演算法進行優化，優化後最大降阻率可達7. 62%。
(3)試驗設計、近似模型和優化演算法相結合的方法，能為車身凹坑型非光滑表面減阻的研究和優化提供一定的工程指導。
參考文獻
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[3] 容江磊，谷正氣，楊易，等，基於Kriging模型的跑車尾翼斷面形狀的啟動優化[J]．中國機械工程，2010，22(2)：243 -247.
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[8]石秀華，孟祥眾，杜向黨，等．基於多島遺傳演算法的振動控制感測器優化配置[J]．振動測試與診斷，2008，28 (1)：62-65．
（來源：中國技師網）

『伍』 翻譯化學英語,我英語不好，在這里求助大家了

多給幾個作參考吧

google

我們的實驗，在兩院分子束外延系統，鋅，鎘，硒元素的來源在第二至第六室和Ga和As在III - V族室配備。不斷的成長過程式控制制反射高能電子衍射（RHEED）。 45納米的硒化鋅緩沖層之成長，正是（0 0 1）面向砷化鎵基板溫度在基板約3050C。種植的硒化鎘在2650C和3400C分別。透射電子顯微鏡（TEM）進行調查與飛利浦中醫200護送隊/意法半導體與電子能量為200千電子伏顯微鏡。島上使用計劃密度進行了分析，認為樣品。常規和高清晰度截面透射電鏡與晶格邊緣圖像（CELFA）化學評價相結合的技術[7,8]

yahoo寶貝魚

我們的實驗在一個兩議院的MBE系統執行了，裝備用鋅、在II-VI房間和Ga的Cd和Se的自然力來源和在III-V房間。 成長過程連續地是由反射高能的電子衍射(RHEED)控制的。 45nm ZnSe緩沖層數在正確地增長(0 0 1)大約安置了GaAs基體在基體溫度3050C。 CdSe增長在2650C和3400C，分別。 透射電鏡術(TEM)調查進行了與與200 keV電子能量的一個Philips CM 200 FEG/ST顯微鏡。 使用計劃看法樣品，海島密度被分析了。 常規和高分辨的短剖面TEM與格子邊緣圖象(CELFA)技術結合了[7,8的]化工評估

有道

我們的實驗中產生的兩院制勛章系統,配備元素來源的鋅、Cd、硒的II-VI室和遺傳演算法與iii - v族室。不斷增長的過程式控制制RHEED高能電子衍射(反思)。這個ZnSe-buffer層45納米種植在完全(0 0(1)在襯底材料以襯底溫度約3050C。這個CdSe生長在2650C和3400C,分別。在透射電子顯微鏡(TEM)進行了調查與飛利浦厘米/聖FEG 200對一個電子顯微鏡的能量的200凱文不可能不。這個島是用輕原子樣品分析密度。傳統的和高解析度的截面TEM結合化學評價的邊緣圖像(CELFA網格技術[7、8]

嗯,貌似還是google的好些

『陸』 關於機械畢業論文,題目怎麼定有沒有比較新點的題目

由於會計電算化的推行，審計人員開展審計工作時的審計風險不斷增大。因而，不論對手工系統還是對電算化系統進行審計，進行風險的重新評估是必不可少的。同時由於計算機的應用，使計算機作弊不留痕跡，更具有隱蔽性。因而，在美國有58％的內部審計部門參與了系統檢測，而35％則被要求在系統運行前，對新系統簽字批准，19％有權參與修改程序的審批，64％檢查了程序編碼，73％參與了系統研製階段的審核，雖然採取了各種措施防止使用計算機作弊，但是，全世界每年通過計算機被盜走的資金高到數百億美元。這無疑給審計增加了查處的難度和風險，正如國際會計聯合會會長曾指出的：「會計師將不得不對實際上通過計算機報告的財務信息承擔責任。」 %D%A 在電算化系統下，數據由計算機集中處理，其發生錯誤的可能性比較小。目前，不少軟體都有取消審計、反計賬、反結賬的功能，可以對會計記錄進行不留痕跡的修改，特別是當有關人員故意篡改程序時，在電算化系統下就更不易被察覺，而程序一旦被篡改，就會導致連鎖性、重復性錯誤。內存資料可以毫不留痕跡地被消除篡改，若沒有相關內部控制制度，其對於會計報表的影響是無法估量的。從總體上看，在電算化系統下，固有風險更大一些，多數情況下，審計人員可以把它設定為100％。 %D%A 電算化系統下，數據處理的環節減少，並且數據處理過程都是不可見的，手工系統下一些原有的控制便不復存在。一般來說電算化系統下的控制風險和手工系統下的相比更高一些。因而對電算化系統應採取更廣泛的符合性測試。由於固有風險和控制風險都有上升的趨勢，若要把審計風險維持在一個可以接受的水平上，就必須把檢查風險降低到一個較低的水平上。這就要求審計人員必須相應擴大實質性測試的內容及范圍。 %D%A %D%A 三、會計電算化的轉變 %D%A %D%A 電算化軟體開發要從以會計准則、會計制度為准型，向以會計准則、會計制度和計算機核算特點相結合型轉變 %D%A 1.會計平衡驗證方面的轉變。在手工會計下會計准則、會計制度規定在登帳時，對總帳和明細帳，分別由兩個或兩個以上的會計人員根據審核無誤的原始憑證或記帳憑證、科目匯總表等進行平衡登記，目的是對於發生的錯誤可以利用這種平衡登記方式檢查差錯。但會計電算化後，由於總帳和明細帳的數據均來源於原始憑證或記帳憑證，計算機按照登錄總帳和明細帳的程序命令將數據從憑證資料庫中轉移到總帳資料庫和明細帳資料庫，只要記帳憑證審核無誤，計算機的內部運算不可能發生數據運算錯誤。所以，總帳金額一定衡等於各所屬明細帳金額之和。那種在會計實務檢驗中占據重要地位的、用來檢驗實務工作是否正確的最基本「平衡驗證」，仍出現在會計電算化軟體中，就成為畫蛇添足。 %D%A 2.日記帳和明細帳功用的轉變。手工會計通過對現金、銀行存款設置日記帳，主要是現金、銀行存款的流動性強，業務頻度較大，比較容易出現差錯和舞弊。通過日記帳達到日清月結，從而增強了對貨幣資金的管理。設置明細帳主要是為了歸類信息，便於查詢。當實行會計電算化後，利用計算機較強的運算速度和可靠運算能力，對各種記帳憑證進行統計和求和，並對記帳憑證提供多種查詢方式。如日期、憑證號、摘要、科目代碼、單位名稱、金額、憑證類型等，若要了解貨幣資金的收支結余以及各明細帳的情況，只需敲入幾個指令，其結果便躍入屏上。針對貨幣資金管理的獨特性，我認為改每日登記為每隔5天（或10天）登記一次，而對於明細帳除了年終存檔外，平時就沒有再設一個模塊每月都去登記日記帳的必要了。 %D%A 3.會計信息傳輸形式的轉變。在手工條件下，信息載體是紙張，不僅成本高，而且使大容量的信息處理和大范圍的信息交流極受限制；同時運算速度慢。因此，對外提供信息時不得不將信息予以綜合，並且主要採用定期（每月或每年）發布通用財務報告的方式輸出會計信息，然後輸入到使用者那裡，使用者再將其進行解集。 %D%A 現行的不少會計電算化軟體為了緊扣會計准則和會計制度這個軸心，使手工會計在計算機上再現，導致軟體開發思維停留在現行傳輸模式下。這種模式的主要局限是現行傳輸的時空固定化、格式化和高度集中化。在經濟內容紛繁復雜、經濟業務與市場瞬息萬變的時代，已滿足不了管理者的需要了。因此會計電算化軟體開發應充分利用計算機資源，除了定時、按規定格式提供信息外，更多的精力應花在設計出適時提供各種現行使用者所需的各種信息，通過網路系統使得各信息使用者能及時、有效地選取，分析其所需的信息，作出各種決策，不必再等到分期報告出來之後，獲取那些經綜合的歷史信息。這種會計信息傳輸模式如下： %D%A %D%A 四、會計電算化對會計方法的影響 %D%A 嘶銻COUaG5B苞TQ軸

『柒』 夢幻08區的我合了一個黑山4JN高必！高吸！高連！嗜血追加！

煉妖合成：
2召喚一個新的召喚獸煉妖合成，但只有等級≥30的召喚獸可以被用來合成。龍生龍，鳳生的召喚資格鳳凰，合成，並能傳召的合成資格，有能力，可能比以前的資質，更適合戰斗。和合成，原始的召喚技能的機會將被傳遞到一個新的召喚，有0召喚寶寶可以召喚召喚獸合成原來的合成機會，但也有合成的機會非常小一些原始的召喚。
可以使用道具魔獸提示「，」柳晉魯「，」超級劉璐「召喚合成的一些屬性改變的召喚。
魔獸爭霸秘籍可以給召喚獸一定的技巧，但每次您使用的同時，將消除現有的技能，召喚出數≤2召喚的機會不會消除現有的技能的技能。
靳劉璐召喚獸煉妖變為0。
煉妖操作方法：打開寵物界面，選擇「煉妖召喚的項目列表將顯示在彈出的煉妖界面，如果你想兩個召喚獸合成，列表先後挖掘兩個召喚獸，然後單擊」煉妖「按鈕，在界面中，如果你想要的物品和召喚合成，可以分別點選召喚和合成材料，然後點」煉妖「，
上面是官方的網站，以提供新的煉妖解釋，其實，想知道不知道棒球拳擊每艘駁船，不論職位高低，知道這件事情的重要性，超級金66金66，魔獸決定在一台伺服器的價格和銷售可以解釋很多問題，但這些結果的召喚，但根本沒有人關心兩個召喚煉妖結果，下面將要討論的問題2中突出的召喚煉妖，專門研究1 +1到底，這是不是等於2然而，從根本上理解的概念，知道不等於理解，理解並不意味著能夠理解？
很多人看到了煉妖的結果肯定會很失望，會說，煉妖啊，我知道！ ，即使了解也未必能看到裡面的價值，所以不希望要失望了，因為結果可能會改變夢想的概念和新的發展分裂的問題！

搜索，幾個網站的論壇上，我可以找到有關煉妖（後來的未指定的兩個召喚合成）在一年前的文章是最新的，而最徹底的研究，在過去的4-5個月，所以這層樓的一些基本問題的說明煉妖還是必要的，當然，如果你真的懂得如何煉妖技巧，你可以跳過！
地板有很多地方引用小熊玉米在今年7月30日「煉妖在此標記的可行性！
實踐的惡魔是一種替代方法，讓寶寶。他們的技能的遺傳和資質的互補性和低成本的優勢，缺點是成功率小，寶寶有出生缺陷的成功是靠運氣的做法妖的一半，一定程度上取決於方法，即所謂的成功實踐惡魔寶寶，屬性應該等於同種最好的嬰兒在更短的比打的最好的寵物書的目的，闡述了實踐惡魔的可行性和如何抓住成功的概率為50％。註：

煉妖的材料煉妖不小於30 2召喚的做法，無論是從野（具體差異背後的亮點！）
2合成後的嬰兒起來成功的原始遺傳有一定幾率召喚召喚技能，繼承了原來的兩個召喚技能。
3。 0召喚寶寶一定的概率合成，合成的召喚獸可能以前的召喚種，但也有一些原始的召喚合成的機會很小。 （這里說不知何故原來的召喚原本是指海龜，但這樣的聲明後，去年4月23日更新開放泡沫嬰兒的任何類型的怪物寶寶的合成，有機會獲得泡泡寶寶！）
關於五行：雖然目前還沒有明確的跡象，但合成的召喚肯定與五行相當，一般是選擇了五行相生金屬，木材，木克土，土克水，水，火，火克金。經過三是相生金生水，水生木，木生火，的土坯火，土生金（實際上，是現實的東西，總結出很好的理解）
資格煉妖：很多人認為肯定成為垃圾煉妖的寵物資質，還建議採取之間的兩種材料的寵物的資質其實，這只是問題的機會。結果：
答：兩個以上的材料的資格。 （15％的機會，直接把它）
B：一個召喚的原資質相同（25％幾率）
C：兩個召喚獸資質平均約（40％）
D以上兩種材料的最高點（20％，這里可能考慮的五個元素和兩種材料的性能，隨便找材料可能會低得多）
資格的問題是不可一概而論所有的技能，就是任何計算，僅幾個資質更好的（攻擊，速度，防禦，物理），幾率就小了。
6。增長的問題：這個問題也困擾了我很長一段時間，原來根本不明白這個游戲不能直接看到的東西到底起到什麼樣的作用，而煉妖通常被認為是窮人的經濟增長理論也存在很長一段時間，有很多人認為增長也依賴於這兩種材料的平均，這正式發布生長計算器，然後突然明白了！
成長率=（氣 - 物理資格×÷1000級）÷（體重×2）
在官方聲明中的結果後發現，每一種類型的召喚增長是固定的！
無疑證明網易得出的結論是很死的問題日益嚴重，而部分的增長速度的的升級變化（甚至比官方數據）無法顯示的變化，無非是比游戲小數部分。
所以，召喚煉妖什麼的增長這種類型的召喚增長的絕對變化，即使一些人工合成的反復一次超級垃圾召喚只顯示資格超級變成垃圾，仍然在中間的官方增長一個數的結果。 （特別注意在這個問題上，官方公式「選擇」月刊召喚甚至低於最低只出現的最低增長值？給定的，所以這個理論是沒有完全建立起來，有一個很大的問題，但至少在野生寵物最終的結果影響不大一樓成功的概率，以保證最好的選擇是相當增長兩個寵物也有說是低級別的課程最後在一樓的先進材料。 ，您可以使用高層次的和低層次的合作，以新人！關於成長的隨機問題，我需要收集更多的材料來分析，但不能再在線計算器，照顧自己計算的，所以希望更多的朋友一起研究！ ）
7打書！合成召喚獸可以打書！更重要的問題是，不僅進入了前幾個單元格的技巧，但所有的技能，可以突破意味著，即使5個技能芙蓉，打整本書已經改變了5個技能，但不是說只有芙蓉關閉頂部和一些三技能格。
8。煉妖寶寶的問題：多少除了考慮五行它更是一個運氣的問題，還是其他什麼東西尚未被發現的概率！
9。材料的選擇：根據煉妖的基礎上，相應的資格（其他兩種材料的召喚攻擊交換，抗抗）不宜相差太多，增長相當盡可能（這樣的目的，選擇不同的技能組合其中的風險減少了50％，是經濟增長的結果，是不是太低）
10的區別野生材料和自養寶寶：
答：野生+野生野（指綜合水平寶寶提高水平* 2分）
B：野生+自養野生（同上，如果是嬰兒用品屬性為10，小於50點本身，相當於20個野生和合成的結果是不嬰兒超過20
C：自養+自養寶寶練習（可以一起上30，那麼等於30分到150點升級點數不加在這里，無論是否會離開級別的材料加點餘下5個點的玩家重新分配，如果提煉0寶寶「可能不存在，因為先進的，比煉出來簡直是一定程度較少，而點的數量並沒有任何變化，希望更多的人來學習」是完全與普通的嬰兒屬性點相同）
煉妖視頻，嬰兒最初是從兩個自營材料合成精煉不是寶寶與寶寶有一個固定數量的點可以被重新分配到一定的水平（相等於從嬰兒訓練）：
視頻下載地址:/ pa/upload/images/old/xyq/article/upfile/20051004003454-0.mhr

發送了幾張照片來解釋：
的第一個孩子野生煉妖出來的：（注意，初始點數）

兩個野生煉出來的嬰兒（點總數超過36召喚寶寶煉更少的合作等級* 2）

3，自養型寶寶合成（注意未分配點，以及暴力襲擊事件資格）

4，野生精煉寶寶可以練習品（此圖為國防資格風暴，可能證明）

最後特別說明的變化，不能使用召喚獸煉妖（包括66洗，打書，其實，屬於煉妖）
煉妖的基本問題和注意事項必須要面對的一個基本主題，這就是為什麼我們要煉妖！
解釋這個問題之前，請仔細想想，資格忍受的界限的吸血鬼，為什麼最終會成為很多人的追求目標，幾乎爛？
對話，技能格煉妖是第一個重要的問題是3個技能的技能格芙蓉足夠的攻擊技能致命攻擊，但也生存技能，也想加快？足夠的4J法的方法，對不對？是不夠的，你可以不打鬼驅魔，然後選擇5J吸血鬼其實這還不夠嗎？，偷竊，高強度，高驅鬼，高飛揚............這些攻擊的技能，生存技能？認為高隱蔽，高的鬼魂或高有福了，但敏捷的速度是如此之高，給，加速度，但一個高靈活性的結果往往添加比強度高0.5高速PET好得多，為什麼要放棄，有高度的責任感，高夜，短，追求完美追求最好的技能格是不夠的！

這是奇怪的網易，網易從一開始給球員從根本上解決以上的9技能龜頭發總理看著兔子+混蛋的結果，當我店在提煉技能的12龜，200W賣了，是不是罕見的，僅此而已比5J龜+7?兔子，也都是野生的。
煉妖最大延遲：窮人的法寶！
煉妖技能和很多人都已經明白，如此受歡迎的煉妖，只是多一些針對性很強的，如：
1。地獄戰神（甚至是高反震）+黑山巫（高偷吸） BR />馬面（必須鬼*強大的）+天（連擊，高強度）
地獄戰神（高連接高反震）+巡遊神（必須的，高格擋）
地獄阿瑞斯（高魔心高反震*泰山）+鳳凰（上帝保佑地獄火）
法（善和惡，高抗）+馬面（必須功能強大，高鬼）
</在這些固定的組合，可用於嬰兒自養煉少只種不高，甚至戰神+火鳳凰寶寶沒有達到30種高抗上帝保佑血寵一起去。
朋友復發脂肪煉妖的視頻有很多的話，我想給大家說的是什麼，並調整視頻的速度，希望都能看明白，和他精緻的結果對很多人來說是非常有幫助的，或
視頻下載地址:/ PA /上傳/ images/old/xyq/article/upfile/20051004004203-0.mhr

觀看這部影片，我們不應該感到驚訝，12技能，增長3.8官方新的數據（1.264）各種資格取得高的結果不是不可能的，也絕對不是一個夢，在夢里，這是現實！
下看圖片，野生法+野生創造的結果是。

BR />這天兵增長1.173（官方給出的最高的增長率）的眾多的天上的東道國，與法律的攻擊防禦和速度資質的機構，國有及眾多的天上的東道國，良好的結果，邪惡的法律，天上殺死高驅動器，天兵其屬性值相同的增長？比自養少2.4屬性，它是等同於低兩個和兩個合成材料是野生的，如果兩種材料的嬰兒自養？<BR /看這樣的結果：

遊行合成材料是寶寶提了起來，雖然不會說多少是最好的，但不能把在哪？
合成煉妖窮人的手段，或給初級玩家娛樂的一種手段，所以這已經很長一段時間的，基本上不會被懷疑，結果真的嗎？
據二樓的分析，綜合兩個自我訓練寶寶，他們的鑒定結果有可能超過最高值增長能達到一定的值最高的技能格的總和可能是這兩種材料的屬性點可以做一點不差，所以不要對一些人來說，是誘惑？
5J吸血鬼本身，但它仍然是垃圾，或者你可以說自己是多餘的，不好的，邪惡3J法律4J吸血鬼不會有很高的價值，如果這樣的兩個寶寶達到30合成，具有法律專業資格寵物的技能，其結果是一個吸血鬼或法律的，可以達到3.75（1.254）的增長與寶寶的任何連接起來完全一樣的訓練寵物的屬性點不會完全擺脫原來的5J一些吸血鬼狀態
上述假設貧窮的想法，如果5J吸血鬼+ 4J的法律的寶寶將是一個綜合的結果，真正的富有本身還是不錯的資格的材料的增長，的資質業績增長將更容易，所以5J吸血鬼，什麼鬼的高攻擊，這些都不是問題，不是說召喚沒有更高的追求目標，只是那些有錢人足夠的勇氣，心不夠。召喚網易設計，每個屬性是相對固定的，在一個單獨的材料一直難以突破，所以棒球拳擊的想法，而不是盲目的，66 66，超級灌溉，完全另一個角度來看，這樣的突破1 +1結果可能大於2，但肯定比1本身是更大，更
花了很多精神，現在看上去相當不錯的煉妖完成，但結果我很失望，也有點小，可以收集。

這一天將上海東方明珠凍雨，孟玄的人，一年多前建立一個召喚到現在已經在本身不能被認為是一個很好的寵物，而是把3J芙蓉流行的時代才剛剛開始，這樣做的價值寵物能想到的，讓我知道，我有這家寵物培訓的精神值得我們敬佩，至少在東方明珠，至少在他的團伙，有人會加強它的腳步，追求一個更強大的煉妖寵物

危機已經過去，時代的進步，在發展的夢想，網易更新更強的召喚一個小的開放，但為了平衡的考慮，新的召喚是一種技能，增長速度超過0.01 （根據官方的新的計算方法），這樣低的跨度是難以滿足的胃口的玩家，但毫無疑問，這是一個很大的驚喜，原來的煉妖煉妖想想被評為低等級的玩家娛樂，窮人的法寶，最大的原因是因為高級寵物的（木槿代表）沒有太多的技能，或沒有很好的技能，適用於煉妖，材料的選擇無非是一些兔子，烏龜，牛，馬，極熊，天，戰神這樣的低級別的組合，而現在一切都不同，新的一章即將開始，但也取得了很大進展。（飛升後的新寵物煉妖將帶來一個前所未有的高度，數據收集完成時，我會特別下一樓所示，開始足足成長1.264資格需要和相同數量的點6J鬼娃看一看）

（這鬼將金沙灣發出的紅色漿果，95％，落後於他的頭發發表回復，不要改變計劃硬拼，人們會說這是一個鬼娃和蝙蝠寶寶（只是在快速蝙蝠放棄這個鬼學徒的自我訓練）合成的結果，保留資質的鬼出鬼將決定鬼不高增長，6個技能，完美的結果沒想到看到此圖為論壇上的朋友以確認開小號，中，低語發送拍照，我沒有昨天發現自己，所以也不敢完全相信這是真的，但朋友證實了這將是論壇的著名的河流和湖泊，情人（已經被他的驗證，但仍希望已經能夠證明），我希望能給出一個完美的答案。無論如何，這是絕對有可能，而且可以做到更好的，不知道有沒有其他的心開始行動了嗎？）

真正的機會，煉妖 - 新的召喚，新的技能！
在前面，這是非常明確的，如果兩個寶寶達到30召喚合成，然後出來不管有多少個級別相當於不增加一個小寶寶練習屬性點的數類的完全的相同配置也未加點的自我訓練寶寶，喜歡，可以這么說，在合成的自我訓練寶寶的從根本上解決了的合成寶寶屬性點的差距，所以擔心少煉妖的屬性點的人可以嘗試用兩個寶寶煉（後面所提到的效果是建立在此基礎上，除了最後分析）
屬性一分不少，再看看在增長，我之前說的網易官方公式了明顯的看出來每種類型（類型等）召喚增長是漂浮在一個相對固定的界限，所以法律對法律的增長，如果是海毛蟲海毛蟲成長。例如，是對法律的方式，那麼增長將肯定在1.205（3.61）-1.254（3.76）之間隨機的，在這里是好還是壞的超級66洗出的寶寶是一樣的機會，所以煉妖增長絕對不能少
3是從前面的扶桑和戰神的資格，可以看到了煉妖出來的經驗，（突變召喚數到3）資格以上材料寵的最高合格超過66洗出寶寶！在10％以內，當然，同樣也可能是材料比煉妖的最低值約低10％（累計）多次失敗煉妖運氣，在五行的技能和相應的資格，最依賴
最後，問題的技能，綜合的結果可能會重復白班傳說中的人品問題，如果有人堅持向上和向下的因素，如文章小時是可以理解的，作為一個字元希望！ - 煉妖材料總的技能，這個跨度是非常大的，簡單地說，4J吸血鬼+3?法律白班（1）+1 J（7種）+2 J（21種）+3 J（35種）+4 J（35種）+5?（21種）+6 J（7種）+7 J（1種）= 128種可能的，學習統計初步了解該演算法的手段，想總的7J目標數字來說，這樣的機會是1/128，即使5J以上，只有1/5的機會。結合資格是相當不錯的，非常好的機會，只有不到1/10的資格5J以上，這一數字將不會被嚇倒的人嘗試嗎？

太可怕了，真的嚇壞了可就不好玩了，今天發現寶寶寶寶從浙江桃花島，的命運原剛發行的主要事實龍宮9王子，我開的感覺後，確認在環數。（簡要介紹，這個嬰兒是兩個野生一起，看到了很多的遺憾，這是一個總的原因是不規律的增長為1.091，馬面增長最快的。看到這個數字，我希望給你一個信心，雖然從理論上計算的遺傳演算法的技能，但其實我有合作的12技能的寵物，真是這個演算法，我不能夠去等待到買彩票500瓦特的你遺傳以及中毒的女兒暗器技能的不確定性的確有機會在夢中有高峰期的概念（所謂的小時數的影響），但這個時間不能確定。）

總結完成。一樓說，召喚煉妖合成沒有得到重視的大，因為更多的技能召喚良好的成長性較好的增長和芙蓉減召喚技能，但也是一個3J增長和資格芙蓉本身供不應求，不提煉妖，煉妖之前被限制在次要的，娛樂的規模。
隨後進行了更新，並打開一個新的召喚從根本上解決問題，更重要的是，新的召喚技能將無法達到預期的技能組合打書，這使得必須合成煉妖實現我們的夢想！
網易給出的數據，增長的寵物可以結轉等級75以上3.7（1.244數據），馬面我說，最大的遺憾就是馬面的遺憾，不得被視為一個必須注意的事情在煉妖鬼發的第一個地板只能說我真的很幸運，因為從煉妖基本上是在兩種材料（各50％），然後說這是從根本上無法移除的概率為50％
方法很簡單：也就是我們選擇了兩種材料的召喚獸可以突破自身的成長3.7（暫時限制），這意味著我們要選擇2本身的召喚材料進行了較高的評價。
如果說在過去，那麼這個成本是驚人的，只芙蓉巡遊時代，增長3.7表示兩種材料一起，面對的是只有1/10，甚至低於這個數字的成功率的前提下，即使很難找到一個瘋子很多材料在開放的普及，越來越多的新寵兒，但這些不會是困難的，更關鍵的是現在的新寵兒（吸血鬼）電網擁有更多的技能，更迫使大家玩這本書本身有用的技能是不是。前的5J吸血鬼是不樂觀的，的的一般商店5J吸血鬼是10瓦特不到的幽靈技能的價格並沒有提高之前的幽靈，沒有死亡也最終發布（個人玩毒的血液寵物的寵物）。即使今天，3J鬼，吸血鬼4J，3J沒有善惡法律，3J的樂隊沒有帶來神奇的古代，這些東西仍然可以輕松搞定！100-120過程中，我跑環的傳奇練級過程中被拋出超過10件寶貝（我是一個基本的非團隊實行雙重多數表決制只是運行的抓環傳說）
看看更令人驚奇的事情！
精神起重機：高級驅鬼+高級永恆+航班+再生+高級慧根
霧仙：高級感知+數+敏捷+有福了。的
炎症的魔鬼：高級必殺+地獄火+火+高級火屬性吸收。
巨噬細胞天虎：高級連擊+強+驅魔+幸運。
偉大的國王：高級強+高級永恆+ +力分割加壓華山
夜羅剎：「殺」+「高級敏捷+夜舞傾城+？
這些都是即將開放的新寵兒的技能，我們可以看到什麼呢？
新技能資格比芙蓉突出的太多精神起重機的技能數量的優勢，可能會導致瘋狂的朝後打書的吸血鬼，已經比吸血鬼的精??神起重機本身基本上是全紅，讓更多的人將選擇2-3本書，給予精神上起重機命中，我相信很多人都會想到是這樣的結果，但我也看到的是什麼呢？
1.4J的的3J精神起重機將是相同的，與以前4J吸血鬼的無味寵物（什麼是雞肋？不斷增長的甚至1.254學歷的，即使它是相當突出的，那麼它不會實行，即使培訓達到一定的程度，或將被丟棄），而雞是最好的材料合成煉妖！
2。新的老虎，強度高，連接炎魔必須（不信的提高寶寶打書，但是技能多點煉妖的好材料，寶寶的高絕對不是稀缺的鬼會更便宜，更！）的精神起重機，高驅動器，具有高神的童話，基本上是一些最好的技能，可以直接獲得完全取代以前的戰爭之神，日子將是低增長，創造寵物！
3還看到了什麼？霧仙 - 連擊！老徐說，以提高法寵，如今半年，這個技能是剛開始的時候，未來會有更多的措施來看看她的其他技能，雖然高神高感相當不錯的技能，但甚至沒有一個法術沒有，那麼人們就開始想打的書籍，一個單一的方法，或一組法，但誰也沒有想到，古老的魔法嗎？
PK場加強了古老的魔法傷害，效果一直拉到在許多情況下發揮的地方，他的連勝紀錄，當結合？在那裡，沒有人想嘗試有報告善良與邪惡，死亡召喚這些技能到底能不能被定罪的魔法攻擊相同的拍攝，可以連看都不看它（在這種情況下，因為我的高級號，不是一個試驗區，和有限的時間不進行測試，網易，本次測試，即使你不播出一貫的風格，因為很多網易可能不考慮刪除和135與125的新寵兒，飆升到120，看來他們的維修水平實踐沒有的BUG考慮，所以我不希望這些東西都是容易擦除網易）。
較高的增長和技能的組合，遠的不說，老虎和小雞的機會不低，但也因為新地圖的傳說，充滿經驗水平的提高，相信可以是相對受歡迎的寵物（不說，良好的說是更容易獲得嬰兒），再加上這些寵物遊行，吸血鬼，法律的幽靈的基礎上，然後合成煉妖的范圍將擴大許多
飛後兩個召喚獸的信息是不完整的，就不多說了，但它可能是一個更大的驚喜！

材料必須解決屬性點，成長，合格的，還可以找到更多更好的技能組合，那麼我們還等什麼呢？
1秒LG的嬰兒達到30，甚至不用雙，只為了好的和壞的，勇武，然後也長達兩個小時，如果是兩個以上的人一起在T足夠一個半小時使兩種材料需要三個多小時的時間，到實踐中，遺傳運算元1/10多種技能的機會，比上一個點的資格，即，30小時的持有成本是不高3J新的老虎，4J小雞，4J吸血鬼，3J法律，出了幾乎相同的成長寵物的6J資格與幽靈，然後是尋找突破性的暢銷書的價值是什麼，難道我們真的沒有需要創新呢？臨界點，面對這些誰見了新的東西，喊圖說：「你有本事在這里開小號，我送你，讓你的長期經驗！」這也是每個人都滿意，你呢？
期待更多的新技能，法術連擊+善惡後的今天，我將盡力也期待著更多的朋友來嘗試就是了（下一起去嘗試野生新的組合！）

說，不追求最好的人可以採取野生一起去，但如果你真的很幸運技能資格爆發時不會後悔使用野生寵物，因為在同一集合了36這么多的方法，嬰兒野生自養和前36級的隨機分布的點的數量（每個水平低於自養2:00，3:00任意分配給五個屬性）小於72點的屬性點狂野的神情合作的直接成本較低，但唯一的野生寵物一起可用的寶寶，但仍小於正常的50點屬性點。煉妖結果自養了幾級，其結果是一個嬰兒一樣，是幾級保持水平* 5的潛力點。
說的最後一段話：開放性格的培養，和幾個朋友打賭這么多錢可能沒有人可以點滿，而後來，我們一起在夢想個月到3號的維修點至少在開放的召喚實踐，我們說，我恐怕到老死，沒有人會能夠運行完整的，並申明他的四個實踐「橫掃千軍」的帖子在4月已運行數月後發現運行在不低於10（另見）！別人說的做法，新的25年，155年160技能也將是充滿啊，我有自信地告訴你

『捌』 周易中的具體演算法~~~

50根取出一根不用。（還有49根。然後分為兩分，再從著兩份中取出一根放在一邊。這兩分應該總共48根，然後這兩份分別除4後的余數。一邊為1的話。另一邊一定為3，一邊為2的話。另一邊一定為2，一邊無余的話，另一邊也無余。這樣將兩邊的余數放到一邊。將手裡的兩份合並），這就叫一易，然後再重復上述括弧內過程。取一分二除四。如此三易，將剩下的合並後除4，得到的必定為6，7，8，9，這樣就得到了一爻。如此十八易得一卦。
註：如果余數無為4，也要一邊取出4根

『玖』 寫一篇大一應用數學論文 謝謝！！！

並行遺傳演算法及其應用

1、遺傳演算法（GA）概述
GA是一類基於自然選擇和遺傳學原理的有效搜索方法，它從一個種群開始，利用選擇、交叉、變異等遺傳運算元對種群進行不斷進化，最後得到全局最優解。生物遺傳物質的主要載體是染色體，在GA中同樣將問題的求解表示成「染色體Chromosome」，通常是二進制字元串表示，其本身不一定是解。首先，隨機產生一定數據的初始染色體，這些隨機產生的染色體組成一個種群（Population），種群中染色體的數目稱為種群的大小或者種群規模。第二：用適值度函數來評價每一個染色體的優劣，即染色體對環境的適應程度，用來作為以後遺傳操作的依據。第三：進行選擇（Selection），選擇過程的目的是為了從當前種群中選出優良的染色體，通過選擇過程，產生一個新的種群。第四：對這個新的種群進行交叉操作，變異操作。交叉、變異操作的目的是挖掘種群中個體的多樣性，避免有可能陷入局部解。經過上述運算產生的染色體稱為後代。最後，對新的種群（即後代）重復進行選擇、交叉和變異操作，經過給定次數的迭代處理以後，把最好的染色體作為優化問題的最優解。
GA通常包含5個基本要素：1、參數編碼：GA是採用問題參數的編碼集進行工作的，而不是採用問題參數本身，通常選擇二進制編碼。2、初始種群設定：GA隨機產生一個由N個染色體組成的初始種群（Population），也可根據一定的限制條件來產生。種群規模是指種群中所含染色體的數目。3、適值度函數的設定：適值度函數是用來區分種群中個體好壞的標准，是進行選擇的唯一依據。目前主要通過目標函數映射成適值度函數。4、遺傳操作設計：遺傳運算元是模擬生物基因遺傳的操作，遺傳操作的任務是對種群的個體按照它們對環境的適應的程度施加一定的運算元，從而實現優勝劣汰的進化過程。遺傳基本運算元包括：選擇運算元，交叉運算元，變異運算元和其他高級遺傳運算元。5、控制參數設定：在GA的應用中，要首先給定一組控制參數：種群規模，雜交率，變異率，進化代數等。
GA的優點是擅長全局搜索，一般來說，對於中小規模的應用問題，能夠在許可的范圍內獲得滿意解，對於大規模或超大規模的多變數求解任務則性能較差。另外，GA本身不要求對優化問題的性質做一些深入的數學分析，從而對那些不太熟悉數學理論和演算法的使用者來說，無疑是方便的。
2、遺傳演算法的運行機理：
對GA運行機理的解釋有兩類: 一是傳統的模式理論；二是1990 年以後發展起來的有限狀態馬爾可夫鏈模型。
（1）模式理論：由Holland創建，主要包括模式定理，隱並行性原理和積木塊假說三部分。模式是可行域中某些特定位取固定值的所有編碼的集合。模式理論認為遺傳演算法實質上是模式的運算，編碼的字母表越短，演算法處理一代種群時隱含處理的模式就越多。當演算法採用二進制編碼時，效率最高，處理規模為N的一代種群時，可同時處理O(N3)個模式。遺傳演算法這種以計算少量編碼適應度而處理大量模式的性質稱為隱並行性。模式理論還指出，目標函數通常滿足積木塊假說，即階數高，長度長，平均適應度高的模式可以由階數低，長度短，平均適應度高的模式(積木塊)在遺傳運算元的作用下，接合而生成。而不滿足積木塊假說的優化問題被稱為騙問題(deceptive problem)。模式理論為遺傳演算法構造了一條通過在種群中不斷積累、拼接積木塊以達到全局最優解的尋優之路。但近十多年的研究，特別是實數編碼遺傳演算法的廣泛應用表明，上述理論與事實不符。
（2）有限狀態馬爾可夫鏈模型：由於模式理論的種種缺陷，研究者開始嘗試利用有限狀態馬爾可夫鏈模型研究遺傳演算法的運行過程。對於遺傳演算法可以解決的優化問題，問題的可行域都是由有限個點組成的，即便是參數可以連續取值的問題，實際上搜索空間也是以要求精度為單位的離散空間，因此遺傳演算法的實際運行過程可以用有限狀態馬爾可夫鏈的狀態轉移過程建模和描述。對於有 m 個可行解的目標函數和種群規模為N的遺傳演算法，N 個個體共有 種組合，相應的馬爾可夫模型也有 個狀態。實際優化問題的可行解數量 m 和種群規模 N 都十分可觀，馬爾可夫模型的狀態數幾乎為天文數字，因此利用精確的馬爾可夫模型計算種群的狀態分布是不可能的。為了換取模型的可執行性，必須對實際模型採取近似簡化，保持演算法的實際形態，通過對目標函數建模，簡化目標函數結構實現模型的可執行性。遺傳演算法優化的過程，可以看作演算法在循環過程中不斷對可行域進行隨機抽樣，利用前面抽樣的結果對目標點的概率分布進行估計，然後根據估計出的分布推算下一次的抽樣點。馬爾可夫模型認為遺傳演算法是通過對搜索空間不同區域的抽樣，來估計不同區域的適應度，進而估計最優解存在於不同區域的概率，以調整演算法對不同區域的抽樣密度和搜索力度，進而不斷提高對最優解估計的准確程度。可見，以鄰域結構為依據劃分等價類的馬爾可夫模型更符合實際，對問題的抽象更能體現優化問題的本質。
3、並行遺傳演算法（PGA）
雖然在許多領域成功地應用遺傳演算法，通常能在合理的時間內找到滿意解，但隨著求解問題的復雜性及難度的增加，提高GA的運行速度便顯得尤為突出，採用並行遺傳演算法（PGA）是提高搜索效率的方法之一。由於GA從種群出發，所以具有天然的並行處理特性，非常適合於在大規模並行計算機上實現，而大規模並行計算機的日益普及，為PGA奠定了物質基礎。特別是GA中各個體適值計算可獨立進行而彼此間無需任何通信，所以並行效率很高。實現PGA，不僅要把串列GA等價地變換成一種並行方案，更重要的是要將GA的結構修改成易於並行化實現的形式，形成並行種群模型。並行種群模型對傳統GA的修改涉及到兩個方面：一是要把串列GA的單一種群分成多個子種群，分而治之；二是要控制、管理子種群之間的信息交換。不同的分治方法產生不同的PGA結構。這種結構上的差異導致了不同的PGA模型：全局並行模型、粗粒度模型、細粒度模型和混合模型。
3、1全局PGA模型
該模型又稱主從PGA模型，它是串列GA的一種直接並行化方案，在計算機上以master-slave編程模式實現。它只有一個種群，所有個體的適應度都根據整個種群的適應度計算，個體之間可以任意匹配，每個個體都有機會和其他個體雜交而競爭，因而在種群上所作的選擇和匹配是全局的。對於這個模型有多種實現方法：第一種方法是僅僅對適值度函數計算進行並行處理；第二種方法是對遺傳運算元進行並行處理。全局模型易於實現，如果計算時間主要用在評價上，這是一種非常有效的並行化方法。
它最大的優點是簡單，保留了串列GA 的搜索行為，因而可直接應用GA 的理論來預測一個具體問題能否映射到並行GA上求解。對於適應度估值操作比其他遺傳運算元計算量大的多時，它是很有效的，並且不需要專門的計算機系統結構。
3、2粗粒度PGA模型
該模型又稱分布式、MIMD、島模式遺傳演算法模型，它是對經典GAs 結構的擴展。它將種群劃分為多個子種群(又稱區域)，每個區域獨自運行一個GA。此時，區域選擇取代了全局選擇，配偶取自同一區域，子代與同一區域中的親本競爭。除了基本的遺傳運算元外，粗粒度模型引入了「遷移」運算元，負責管理區域之間的個體交換。在粗粒度模型的研究中，要解決的重要問題是參數選擇，包括：遷移拓撲、遷移率、遷移周期等。
在種群劃分成子種群(區域)後，要為種群指定某種遷移拓撲。遷移拓撲確定了區域之間個體的遷移路徑，遷移拓撲與特定的並行機結構有著內在的對應關系，大多採用類似於給定並行處理機的互連拓撲。如果在順序計算機上實現粗粒度模型，則可以考慮採用任意結構。拓撲結構是影響PGA 性能的重要方面，也是遷移成本的主要因素。區域之間的個體交換由兩個參數控制：遷移率和遷移周期。遷移基本上可以採用與匹配選擇和生存選擇相同的策略，遷移率常以絕對數或以子種群大小的百分比形式給出，典型的遷移率是子種群數目的10%到20%之間。遷移周期決定了個體遷移的時間間隔，一般是隔幾代(時期) 遷移一次，也可以在一代之後遷移。通常，遷移率越高，則遷移周期就越長。有的採用同步遷移方式，有的採用非同步遷移方式。遷移選擇負責選出遷移個體，通常選擇一個或幾個最優個體，有的採用適應度比例或者排列比例選擇來選擇遷移個體，也有採用隨機選取和替換的。在大多數情況下,是把最差或者有限數目的最差個體替換掉.與遷移選擇類似，可採用適應度比例或者排列比例選擇，確定被替換的個體，以便對區域內部的較好個體產生選擇壓力。
基於國內的現狀，分布式PGA為國內PGA研究的主要方向。分布式PGA作為PGA的一種形式，一般實行粗粒度及全局級並行，各子種群間的相互關系較弱，主要靠一些幾乎串列GA來加速搜索過程。採用分布式PGA求解問題的一般步驟為：（1）將一個大種群劃分為一些小的子種群，子種群的數目與硬體環境有關；（2）對這些子種群獨立的進行串列GA操作，經過一定周期後，從每個種群中選擇一部分個體遷移到另外的子種群。對於個體遷移存在多種方法，第一種方法，在執行遷移操作時，每次從子種群中隨機選擇一部分染色體發送出去，接收的染色體數應該與發出的染色體相同。第二種方法，在執行遷移操作時，首先在每個子種群內只使用選擇而不使用其它遺傳運算元繁殖一些後代，這些後代的數目與遷移數相同。然後再將這些後代的原子種群合並成一個大子種群並均勻隨即地從該子種群中選擇個體進行遷移。這樣，待遷移後子種群的規模便又恢復到正常狀態。而當子種群接收到從其他子種群遷移來的個體時則均勻隨即地替換掉子種群內的個體。第三種方法，將其中一個子種群設置為中心子種群，其他子種群與中心子種群通信。中心子種群始終保持著整個種群中當前的最優個體，其他子種群通過「引進」中心子種群中的最優個體來引導其加快收斂速度，改善個體特徵。
3、3 細粒度PGA模型
該模型又稱領域模型或SIMD PGA模型，對傳統GA作了修改。雖然細粒度模型也只有一個種群在進化，但在種群平面網格細胞上，將種群劃分成了多個非常小的子種群(理想情況是每個處理單元上只有一個個體)，子種群之間具有極強的通信能力，便於優良解傳播到整個種群。全局選擇被領域選擇取代，個體適應度的計算由局部領域中的個體決定，重組操作中的配偶出自同一領域，且子代同其同一領域的親本競爭空間，即選擇和重組只在網格中相鄰個體之間進行。細粒度模型要解決的主要問題是領域結構和選擇策略。
領域結構既決定了種群中個體的空間位置，也確定了個體在種群中傳播的路徑。領域結構主要受特定並行計算機的內存結構和通信結構影響。領域拓撲確定一個個體的鄰居，構成該個體的局部領域。通常，只有一個拓撲的直接領域才屬於其局部領域，若把某個固定步數內所能到達的所有個體也包含在內，則可以擴大領域半徑。在確定選擇策略時，要考慮到選擇壓力的變化，而選擇壓力與領域結構有關。與全局匹配選擇類似，局部匹配選擇可以採用局部適應度比例、排列比例選擇，以及隨機行走選擇。局部生存選擇確定局部鄰域中被替換的個體，如果子代自動替換鄰域中心的那個個體，那麼可以直接使用代替換作為局部生存策略。
3、4 混合PGA模型
該模型又稱為多層並行PGA模型，它結合不同PGA模型的特性，不僅染色體競爭求取最優解，而且在GA結構上也引入了競爭以提供更好的環境便於進化。通常，混合PGA以層次結構組合，上層多採用粗粒度模型，下層既可採用粗粒度模型也可採用細粒度模型。或者，種群可以按照粗粒度PGA模型分裂，遷移操作可以採用細粒度PGA模型。
3、5 四種模型的比較
就現有的研究結果來看，很難分出各模型的高低。在評價並行模型的差異時，有時還得深入到實現細節上，如問題的差異、種群大小、或者不同的局部搜索方法等。但有一個結論是肯定的：不採用全局並行模型，而採用粗粒度模型或者細粒度模型通常能獲得更好的性能。粗粒度模型與細粒度模型孰優孰劣，尚是一個未知數。
目前，以粗粒度模型最為流行，因為一是其實現較容易，只需在串列GA中增加遷移子常式，在並行計算機的節點上各自運行一個副本，並定期交換幾個個體即可；二是在沒有並行計算機時，也可在網路或單機系統上模擬實現。雖然並行GA能有效地求解許多困難的問題，也能在不同類型的並行計算機上有效地實現，但仍有一些基本的問題需要解決。種群大小可能既影響大多數GA的性能，也決定GA找到解所需時間的主要因素。在PGA中，另一個重要問題是如何降低通信開銷，包括遷移率的確定，使得區域的行為象單個種群一樣；確定通信拓撲，既能充分地組合優良解，又不導致過多的通信開銷；能否找到一個最優的區域數等。
另外，對不同的應用問題，混合模型難以設定基本GA的參數，其節點的結構是動態變化的，它比粗粒度和細粒度模型更具有一般性，演算法更為復雜，實現代價更高。
4、並行遺傳演算法的評價模型：
並行遺傳演算法的性能主要體現在收斂速度和精度兩個方面，它們除了與遷移策略有關，還與一些參數選取的合理性密切相關，如遺傳代數、種群數目、種群規模、遷移率和遷移間隔。
利用Amdahl定律評價並行遺傳演算法，即絕對加速比(speep) = Ts/Tp，其中，Ts為串列遺傳演算法(單個處理器)的執行時間；Tp為並行遺傳演算法的執行時間。Amdahl定律適用於負載固定的情況，對於並行遺傳演算法而言，就是適用於總種群規模不變的情況。所以，Amdahl定律適用於主從式和細粒度模型，在適應度評價計算量較大時，主從式模型可以得到接近線性的加速比。由於細粒度模型的應用較少，適用的SIMD並行機的可擴展性也不突出，所以很少有人評價細粒度模型的加速比。利用Amdahl定律評價粗粒度模型時，需保持總的種群規模，即子種群數量和子種群規模成反比。這種情況下粗粒度模型的加速比接近線性，這是由於粗粒度模型的通信開銷和同步開銷都不大。
5、實例：帶約束並行多機調度
5、1 問題描述
最小化完工時間的帶約束並行多機調度問題可描述如下：有 n 個相關的工件，m 台機器，每個工件都有確定的加工時間，且均可由 m 台機器中的任一台完成加工任務。要找一個最小調度，即確定每台機器上加工的工件號順序，使加工完所有工件所需時間最短。
演算法關鍵在於：
(1) 如何表示工件之間的關系。可以把 n 個相關工件表示成一個後繼圖，如上圖所示。圖中節點間的有向邊表示工件之間的後繼或編序關系。因此，Ti →Tj 表示工件 Tj 在完成之後才能啟動工件Ti。顯然對於 n 個相關工件，我們可以根據工件間的約束關系所表示成的後繼圖產生一符合約束條件的工件序列( a0，a1，…，ai，…，an-1) (0 ≤ai <n) ,其中ai 表示一個工件。例如，根據上圖所示的後繼圖, 可產生工件序列(0，2，5，1，3，4，7，6，8)，按該工件序列調度滿足工件之間的約束關系。
(2) 如何表示問題的目標函數。設t(j)為機器加工工件 j 所需時間，tb(i ,j) 為機器 i 加工工件 j 的最早時刻。為了使GA演算法解決問題方便，我們用x(i ,j) 表示工件 j 在機器 i 上是否加工，若x(i ,j) = 1，則表示工件 j 在機器 i 上加工；若x(i ,j) = 0，則表示工件 j 不在機器 i 上加工。因而x(i ,j ) t (j) 為機器 i 加工工件 j 的實際加工時間。
問題的目標函數可表示為:
minGms = min{max[ finish(0), finish(1), ...,finish(i), ..., finish (m - 1) ]}。其中finish(i)表示第 i 台處理機加工分配的工件所需時間。finish(i) = max{ x(0 , a0) [ tb(i, a0) + t(a0) ] ,x(1, a1) [ tb(i, a1) + t(a1) ], ..., x(n-1, an-1) [ tb(i, an-1) + t(an-1) ]}。
5、2 並行GA實現
帶約束並行多機調度問題的並行GA實現如下：
(1) 產生一個進程（該進程為父進程，在進行串列GA的同時，用於存放和發送當前最優個體）；
(2) 由父進程產生m - 1 個子進程（每個子進程用於實現串列GA）；
(3) 各子進程（包括父進程）進行串列GA，當子進程中遺傳代數(ge)被10整除，子進程發送最優個體至父進程；
(4) 父進程選擇當前各子進程中最優個體(molist)，發送給各子進程；
(5) 各子進程把molist替換各子進程當前代種群中適應值最低個體；
(6) 若ge = gmax (gmax為設定最大繁殖代數)，轉第(7)步，否則轉第(3)步；
(7) 演算法終止。
6、總結：
組合優化是遺傳演算法最基本的也是最重要的研究和應用領域之一。一般來說，組合優化問題通常帶有大量的局部極值點，往往是不可微的、不連續的、多維的、有約束條件的、高度非線性的NP完全問題，因此，精確的求解組合優化問題的全局最優解一般是不可能的。遺傳演算法是一種新型的、模擬生物進化過程的隨機化搜索、優化方法，近十幾年來在組合優化領域得到了相當廣泛的研究和應用，並已在解決諸多典型組合優化問題中顯示了良好的性能和效果。

參考文獻：
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5、吳昊. 並行遺傳演算法的研究與應用. 安徽大學碩士學位論文, 2001.
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7、吳昊, 程錦松. 用並行遺傳演算法解決帶約束並行多機調度問題. 微機發展, 2001.

『拾』 多島遺傳演算法是什麼

個人認為多島遺傳演算法的提出是為了增加樣本的多樣性,防止多早收斂,至於計算量我認為並沒有增加多少,它並沒有額外增加種群的數量只是把種群再分成幾個島,在各個島上分別進行傳統遺傳演算法的計算,一個島相當於一個「小生境」，對保持群體多樣性有作用，但其主要意圖是增加演算法的多峰搜索能力！！