【正文】 A person39。 Then in high school, think don39。二十年的人生軌跡深深淺淺，突然就感覺到有些事情，非做不可了。s plaint. In a statement the Russian side added: We found no racist insults from fans of CSKA.Age has reached the end of the beginning of a word. May be guilty in his seems to passing a lot of different life became the appearance of the same day。s about how he felt and I would like to speak to him first to find out what his experience was.Uefa has opened disciplinary proceedings against CSKA for the racist behaviour of their fans during City39。re clear about the terms of the agreement. It might be best to get advice from an experienced adviser, for example, at a Citizens Advice Bureau. To find your nearest CAB, including those that give advice by , click on nearest CAB.For more information about making a claim to an employment tribunal, see Employment tribunals.The (lack of) air up there Watch mCayman Islandsbased Webb, the head of Fifa39。% 返回優(yōu)化結(jié)果g an employment tribunal claimEmployment tribunals sort out disagreements between employers and employees.You may need to make a claim to an employment tribunal if:? you don39。ylabel(39。)。,[a b])。popu=newpopu。py=chromlength。elsenewpopu(i,mpoint)=0。if mpoint=0。elsenewpopu(i,:)=popu(i,:)。endendpopu=newpopu。fitone=1。endendfitscore=yvalue/sum(yvalue)。endpopu2=sum(popu1,2)。popu=round(rand(popusize,chromlength))。elsei=i+1。%pc—交叉概率。expo(expo(a))=0。expo(expo(b))=0；expo=nonzeros(expo)；evol_gen=old_gen(expo,:)；evol_fitness=fitness(expo,:)；evol_popusize=popusize2；posel=evol_fitness/sum(evol_fitness)；poselcum=cusum(posel)；r=rand(1,evol_popusize)；selected=1+sum(poselcum*ones(1,evol_popusize)ones(evol_popusize,1)*r)；evol_gen=evol_gen(selection,:)；(4)重組重組算子是產(chǎn)生新個體的主要方法，它決定了遺傳算法的全局搜索能力. 重組操作的作用是將原有的優(yōu)良基因遺傳給下一代個體. 并生成包含更優(yōu)良基因的新個體. 通常使用的遺傳算子是一點交叉法，就是按交叉概率pc(0pc1)實施交叉操作，兩個個體編碼串(string)在交叉位置處(crossp)相互交換各自的部分編碼，從而形成新的一對個體. 程序如下:function [new_gen]=rebination(old_gen,pc)[nouse,match]=sort(rand(size(old_gen,1),1))；match_gen=old_gen(match,:)；17pairs=size(match gen,1)/2；bit_n=size(match_gene,2)；string=rand(pairs,1)pc；crossp=randint(string,1,[1,bit_n])；crossp=string.*crossp；for i=1:pairsnew_gen([2*i1 2*i],:)=[match_gen([2*i1 2*i],1:crossp(i)) match_gen([2*i 2*i1],crossp(i)+1:bin_n)]；end另外，一點交叉法操作的信息比較小，交叉點的位置的選擇可能會帶來較大的偏差，一點交叉算子不利于長距離的保留和重組.(5)變異變異算子是模擬自然界生物進(jìn)化的中染色體的基因突變現(xiàn)象，從而改變?nèi)旧w的結(jié)構(gòu)和物理性狀. 變異算子是產(chǎn)生新個體的輔助方法，它決定了遺傳算法的局部搜索(mp)隨機(jī)反轉(zhuǎn)某位等位基因的二進(jìn)制字符的值來實現(xiàn). 程序如下:function [new_gen]=mutation(old_gen,pm)mpoints=find(rand(size(old_gen))pm)；new_gen=old_gen；new_gen(mpoints)=1 old_gen(mpoints)；end當(dāng)重組操作發(fā)生早熟收斂時，這時引入變異算子會有很好的效果. 一方面，變異算子可以使群體進(jìn)化中丟失的等位基因信息得以恢復(fù)，保持群體基因中的差異性,防止發(fā)生早熟收斂；另一方面，當(dāng)種群規(guī)模較大時，在重組操作基礎(chǔ)上引入適度的變異，也能夠提高遺傳算法的局部搜索效率.5 遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化的應(yīng)用舉例考慮如下的一個優(yōu)化問題：max{f(x)|x∈X}，這里f是X上的一個函數(shù)，X是問題的解空間. 它可以是一個有限集合（如組合優(yōu)化問題），也可以是實空間Rn的一個子集（如連接優(yōu)化問題）等. 有了以上的理論基礎(chǔ)，現(xiàn)在來舉個簡單的實例來說明，如優(yōu)18化如下的目標(biāo)函數(shù)（求最大值）：f(x)=2x2cos(3x)+xsin(5x)+8 (7)打開并進(jìn)入 Matlab， 文件，輸入附錄上的程序內(nèi)容，并保存名為 的文件. 完成后，返回到控制窗口，輸入如下的內(nèi)容：sga(40，2，10，). 執(zhí)行即可得出如下結(jié)果，x=；y=，如圖 2 所示（與精確值基本相同）,可見此算法是正確的.圖 2 遺傳算法程序優(yōu)化結(jié)果圖6 結(jié)論 主要發(fā)現(xiàn)遺傳算法的研究歸納起來分為理論與技術(shù)研究、應(yīng)用研究兩個方面. 理論與技術(shù)研究主要從遺傳操作、群體大小、參數(shù)控制、適應(yīng)度評價以及并行實現(xiàn)技術(shù)等方面來提高遺傳算法的性能. 并且Matlab軟件有功能強(qiáng)大的數(shù)學(xué)函數(shù)支持編程效率高，語句簡單，功能齊備利用Matlab來編寫遺傳算法程序簡單而且易于操作. 啟示任何事物之間都存在著必然的聯(lián)系，就如遺傳算法. 遺傳算法的理論本身來源于自然界中“遺傳與選擇”的進(jìn)化過程然而現(xiàn)在遺傳算法的基本理論已經(jīng)廣泛用于函數(shù)優(yōu)19化、組合優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、自動控制、機(jī)器人智能、人工生命、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等各方面. 因此在日常的生活與學(xué)習(xí)中我們要善于用普遍聯(lián)系的哲學(xué)觀去發(fā)現(xiàn)事物、認(rèn)知事物最后找到解決問題的最優(yōu)方法. 局限性遺傳算法作為一種優(yōu)化理論，該文在尋求最優(yōu)解時，未能對最優(yōu)解產(chǎn)生的過程進(jìn)行詳細(xì)的描述，只是給出了粗略的介紹, 這是不足的地方. 努力的方向遺傳算法因為其幾乎不需要所求問題的任何信息，僅需目標(biāo)函數(shù)的信息，就可以得出全局最優(yōu)解，具有非常廣闊的發(fā)展前景. 但是遺傳算法作為一種優(yōu)化理論,其本身就是很復(fù)雜，所以對任何問題都適用的萬能算法至今仍找不到. 在優(yōu)化理論方面，要注意以下的幾個方面：(1)對于對f(x)的極小值優(yōu)化問題，標(biāo)準(zhǔn)適應(yīng)函數(shù)可定義： ??xnormaif=f； ??x?(?, ] (8) ri= f1?； [0, ) (9)(2)適應(yīng)度函數(shù)的確定適應(yīng)度函數(shù)是用于評價各碼串對問題適應(yīng)程度的準(zhǔn)則. 函數(shù)優(yōu)化問題是直接把函數(shù)本身作為目標(biāo)函數(shù)，對于復(fù)雜的系統(tǒng)，必須構(gòu)造出恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù).(3)確定算法本身的參數(shù)群體的大?。ㄓ址Q群體規(guī)模）n影響遺傳算法的性能. n取得太小，則群體不能提供足夠的信息，算法會變得很差很難找到問題的解；n取得過大，則算法的計算量會增加，使算法的效率下降. 目前常用的群體規(guī)模數(shù)為：n=20～160. 若群體容量較大如：n=100通常取pc=，pm=；若群體容量較小如：n=30通常取pc=，pm=.20參考文獻(xiàn)[1]周勇等. 非數(shù)值并行算法遺傳算法[M]. 北京:科學(xué)出版社,2022:2025.[2]周明, 孫樹棟. 遺傳算法原理及應(yīng)用[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社,1995:1020.[3]徐宗本, 李國. 解全局優(yōu)化問題的仿生類算法(I)[J]. 運籌學(xué)雜志,1995,6(12):7072.[4]張文修. 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)[M]. 成都：西安交通大學(xué)出版社,2022:3444.[5]王小平. 遺傳算法理論、應(yīng)用與軟件實現(xiàn)[M]. 成都：西安交通大學(xué)出版社,2022:5860.[6]張鈴、張鈸. 遺傳算法的機(jī)理研究[J]. 軟件學(xué)報,2022,15(2):57.[7]李敏強(qiáng). 遺傳算法的基本理論與應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社,2022:8387.[8]吉根林. 遺傳算法研究綜述[J]. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件, 2022,13(5):1113.[9]玄光男，程潤傳. 遺傳算法與工程設(shè)計[M]. 北京: 科學(xué)出版社,2022:6774.[10]馬玉明. 遺傳算法的理論研究綜述[J]. 山東輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2022:18(3):4653.[11]張麗萍, 柴躍廷. 遺傳算法的現(xiàn)狀及發(fā)展動向[J]. 信息與控制,2022,18(5):2317.[12]戴曉暉, 李敏強(qiáng), 寇紀(jì)凇. 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因為有了老師的引導(dǎo),使我的大學(xué)生活不至虛度！最后, 感謝我的朋友, 我的同窗, 感謝你們在我失意時給我鼓勵, 在失落時給我支持, 感謝你們和我一路走來, 讓我在此過程中倍感溫暖! 感謝我的家人, 沒有你們, 就不會有今天的我!我一直感恩, 感恩于我可以擁有一個如此溫馨的家庭, 讓我所有的一切都可以在你們這里得到理解與支持, , 愛我們的家！ 一個人的成長絕不是一件孤立的事, 沒有別人的支持與幫助絕不可能辦到. 我感謝可以有這樣一個空間, 讓我對所有給予我關(guān)心、幫助的人說聲 “謝謝”! 今后, 我會繼續(xù)努力, 好好學(xué)習(xí)!好好生活!好好工作!!22附 錄function result=sga(n,a,b,pc,pm,e)%n—群體規(guī)模。pm—變異概率。endendpopusize=n。 %隨機(jī)產(chǎn)生 n 行 m