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摘要: 遺傳算法是根據(jù)生物進(jìn)化的模型提出的一種優(yōu)化算法。適用于在復(fù)雜空間中隨機(jī)搜索,為許多傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以解決的優(yōu)化問題提供了新的途徑。自適應(yīng)遺傳算法是遺傳算法的改進(jìn)與衍生,在遺傳算法的基礎(chǔ)上,自適應(yīng)的調(diào)整種群的交叉率和變異率等參數(shù),本文先介紹基本遺傳算法的研究背景、原理、特點(diǎn)并采用一種自適應(yīng)策略來(lái)調(diào)整種群的變異率;接著針對(duì)旅行商問題和學(xué)生宿舍分配問題,論述了遺傳算法在編碼和適應(yīng)度函數(shù)、選擇、交叉算子、變異算子等方面的應(yīng)用情況,并將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用在解決兩個(gè)問題上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了自適應(yīng)遺傳算法在解決這兩個(gè)實(shí)際問題中的有效性。
關(guān)鍵詞:自適應(yīng)遺傳算法;旅行商問題;宿舍分配問題
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 2 自適應(yīng)遺傳算法(AGA)-2 2.1 基本遺傳算法的流程-2 2.2 編碼-3 2.2.1二進(jìn)制編碼方法-3 2.2.2格雷碼編碼法-4 2.2.3浮點(diǎn)編碼法-4 2.3 適應(yīng)度函數(shù)-5 2.4 選擇算子-5 2.4.1 輪盤賭選擇-5 2.4.2 錦標(biāo)賽選擇法-7 2.5交叉算子-7 2.5.1單點(diǎn)交叉算子-7 2.5.2雙點(diǎn)交叉算子-8 2.5.3均勻交叉算子-9 2.6變異算子-9 2.7自適應(yīng)策略-10 3 旅行商問題-12 3.1 引言-12 3.2 問題建模-13 3.3 編碼-14 3.3.1 Adjacency representation (AR)-14 3.3.2 Ordinal representation(OR)-15 3.3.3 Path representation (PR)-15 3.4 初始化-16 3.5 適應(yīng)度計(jì)算-16 3.6 選擇-17 3.7 終止條件-17 3.8 交叉-17 3.9變異-19 3.9.1 隨機(jī)交換幾個(gè)基因的位置變異-19 3.9.2 隨機(jī)交換兩塊基因的位置變異-19 3.9.3 隨機(jī)翻轉(zhuǎn)部分基因位置變異-20 3.10 自適應(yīng)策略-20 3.11 實(shí)驗(yàn)結(jié)果-20 4學(xué)生宿舍分配問題-23 4.1 問題描述-23 4.2 編碼-24 4.3 適應(yīng)度計(jì)算-25 4.4 選擇-25 4.5 交叉-25 4.6 變異-26 4.7自適應(yīng)策略-26 4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果-27 結(jié) 論-28 參 考 文 獻(xiàn)-29 致 謝-30 |