word版可編輯-利用遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)開題報(bào)告精心整理(編輯修改稿)
2025-04-23 23:44 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 被人們稱為簡單遺傳算法(SGA)。簡單遺傳算法的個(gè)體采取二進(jìn)制編碼方式，主要由交換算子產(chǎn)生新的個(gè)體，通過選擇操作體現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制。簡單遺傳算法以圖式定理或稱型式定理、模式定理為理論基礎(chǔ)，認(rèn)為遺傳算法具有隱含并行性和全局收斂性。這一結(jié)論現(xiàn)在被普遍認(rèn)為是值得懷疑的。經(jīng)過近三十年的發(fā)展，遺傳算法的理論研究取得了很大進(jìn)展，已有不少學(xué)術(shù)專著出版，有關(guān)人工智能的著作中一般也有關(guān)于遺傳算法的章節(jié)，其應(yīng)用研究更是取得了輝煌的成就。近年來，有不少博士學(xué)位論文對遺傳算法的理論和應(yīng)用作了專題論述?，F(xiàn)在，遺傳算法的實(shí)際應(yīng)用已經(jīng)滲透到了各行各業(yè)。遺傳算法是建立在自然選擇和群體遺傳學(xué)基礎(chǔ)上的一種非數(shù)值計(jì)算優(yōu)化方法。遺傳算法將問題的解表示成字符串，并把這樣的字符串當(dāng)作人工染色體或稱為個(gè)體，多個(gè)個(gè)體構(gòu)成一個(gè)群體。隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)個(gè)體構(gòu)成初始群體，通過對群體的不斷進(jìn)化，利用“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制，使群體中的個(gè)體不斷朝著最優(yōu)解的方向移動，最終搜索到問題的最優(yōu)解。個(gè)體通過遺傳算子的作用生成子代個(gè)體。通過定義個(gè)體的評價(jià)函數(shù)，稱為適應(yīng)度函數(shù)來評價(jià)個(gè)體的優(yōu)劣。個(gè)體的適應(yīng)度反映個(gè)體適應(yīng)環(huán)境的能力，適應(yīng)度大的個(gè)體生存能力強(qiáng)。按照自然選擇的基本原理，適應(yīng)度越大的個(gè)體被選擇用來繁殖后代的機(jī)會越大。遺傳算法是模擬遺傳行為的智能算法，研究基于遺傳算法的子陣級波束形成，有利于提高子陣分割和波束形成的效率。而遺傳算法的理論研究內(nèi)容主要包括染色體的編碼方法、遺傳算子、算法的運(yùn)行過程、遺傳控制參數(shù)的選擇、算法的收斂性和收斂速度以及遺傳算法的改進(jìn)和與其它方法的綜合等。
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