【正文】 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(huì)變得很差很難找到問題的解；n取得過大，則算法的計(jì)算量會(huì)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(guó)防工業(yè)出版社,1995:1020.[3]徐宗本, 李國(guó). 解全局優(yōu)化問題的仿生類算法(I)[J]. 運(yùn)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(shí)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(bào),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(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件, 2022,13(5):1113.[9]玄光男，程潤(rùn)傳. 遺傳算法與工程設(shè)計(jì)[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(bào),2022:18(3):4653.[11]張麗萍, 柴躍廷. 遺傳算法的現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)向[J]. 信息與控制,2022,18(5):2317.[12]戴曉暉, 李敏強(qiáng), 寇紀(jì)凇. 遺傳算法理論研究綜述[J]. 控制與決策,2022,16(2):2730.[13]席裕庚, 柴天佑, 惲為民. 遣傳算法綜述[J]. 控制理論與應(yīng)用,1996,13(4):3339.[14]唐穗欣. 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的原理及算例[J]. 軟件導(dǎo)刊,2022,17(6):2227.[15]俆小龍，王文國(guó). 遺傳算法的原理與應(yīng)用[J]. 沿海企業(yè)與科技,2022,20(3):3438.[16]張文修，梁怡. 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)[M]. 成都：西南交通大學(xué)出版社,2022:104112.[17]潘正君，康立山. 演化計(jì)算[M]. 北京：清華大學(xué)出版社,1998:8489.[18]李敏強(qiáng), 寇紀(jì)凇,林丹,李書全. 遺傳算法的基本理論與應(yīng)用[M]. 北京:科學(xué)出社,2022:7784.[19]孫祥，徐流美. 基礎(chǔ)教程[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社,2022:94102.21致　謝轉(zhuǎn)眼間, 我已在曲靖師范學(xué)院度過了四個(gè)年頭. 四年, 一段不短的時(shí)間, 四年的光陰讓我成長(zhǎng), 讓我從青澀走向成熟.此次畢業(yè)論文的每一個(gè)過程都凝結(jié)著劉俊老師的心血, 從選題到答辯的每一步, 都離不開劉老師悉心的指導(dǎo). 劉老師對(duì)我的影響是巨大而深刻的, 這種影響不是一朝的迸發(fā), 而是日積月累的滲透, 在這點(diǎn)滴匯聚中使我逐漸形成正確、成熟的人生觀、價(jià)值觀. 為此, 我常常慶幸于我的幸運(yùn)—有這樣的導(dǎo)師是我本科生生涯的一大幸事! 在此, 我要真誠(chéng)的說聲:“謝謝您, 劉老師!”遺憾的是, 畢業(yè)在即,能夠在劉老師身邊學(xué)習(xí)的日子已屈指可數(shù). 多么希望時(shí)間可以再多些 , 日子可以再長(zhǎng)些, 讓我可以有更多的時(shí)間, 更多的機(jī)會(huì)向劉老師再多學(xué)一點(diǎn). 不過, 在以后的學(xué)習(xí)和生活中我會(huì)謹(jǐn)記劉老師的教導(dǎo)不斷的努力奮斗! 另外, 我還要感謝大學(xué)這四年中辛苦教育我的每位教師 . 是他們的教育, 使我的世界觀、人生觀和價(jià)值觀從幼稚走向成熟！在大學(xué)里, 因?yàn)橛辛死蠋煹囊龑?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?cè)谖沂б鈺r(shí)給我鼓勵(lì), 在失落時(shí)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(huì)有今天的我!我一直感恩, 感恩于我可以擁有一個(gè)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(gè)人的成長(zhǎng)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(gè)空間, 讓我對(duì)所有給予我關(guān)心、幫助的人說聲 “謝謝”! 今后, 我會(huì)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。曲 靖 師 范 學(xué) 院學(xué)生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）題目：基于 Matlab 的遺傳算法程序設(shè)計(jì)及優(yōu)化問題求解院 （ 系 ） ： 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院專 業(yè)：　　 信息與計(jì)算科學(xué) 班 級(jí)： 20221121 班 學(xué) 號(hào)：　 2022112104 論 文 作 者 ：　　　　沈秀娟 　　　 指 導(dǎo) 教 師 ：　　　　劉 俊　　 　 指 導(dǎo) 教 師 職 稱 ：　　　　教　授　 2022 年 5 月基于 Matlab 的遺傳算法程序設(shè)計(jì)及優(yōu)化問題求解摘 要遺傳算法作為一種新的優(yōu)化方法，廣泛地用于計(jì)算科學(xué)、模式識(shí)別和智能故障診斷等方面，它適用于解決復(fù)雜的非線性和多維空間尋優(yōu)問題，近年來也得到了較為廣闊的應(yīng)用. 本文介紹了遺傳算法的發(fā)展、原理、特點(diǎn)、應(yīng)用和改進(jìn)方法，以及基本操作和求解步驟，再基于Matlab編寫程序?qū)崿F(xiàn)遺傳算法并求解函數(shù)的優(yōu)化問題. 程序設(shè)計(jì)過程表明，用Matlab語(yǔ)言進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，具有編程語(yǔ)句簡(jiǎn)單，用法靈活，編程效率高等優(yōu)點(diǎn). 經(jīng)仿真驗(yàn)證，該算法是正確可行的.關(guān)鍵詞：遺傳算法；Matlab；優(yōu)化Matlabbased geic algorithm design and optimization of procedures for problem solvingAbstract：As a new optimizated method,geic algorithm is widely used in putational science,pattern recognition,intelligent fault is suitable to solve plex nonlinear and multidimensionaloptimization problem .And it has been more widely used in paper describes the development of geic algorithms,principle,features,application and improvement of the same time,it introduces basic operation andsolution then,it achievesgeicalgorithm on the matlab programming andsolves the function optimization program design process shows that this optimization calculation has advantages of simple programminglanguage,flexible usage and high efficiency in Matlab language. The algorithm iscorrect and feasible by simulated authentication.Keywords: Geic algorithm； Matlab；Optimization 目 錄1 引言 12 文獻(xiàn)綜述 1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評(píng)價(jià) ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????1 提出問題 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????23 遺傳算法的理論研究 2 遺傳算法的產(chǎn)生背景 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????2 遺傳算法的起源與發(fā)展 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????3 遺傳算法的起源???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????3 遺傳算法的發(fā)展???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????3 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)研究 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????4 遺傳算法的組成要素 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????6 遺傳算法的基本原理 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????7 遺傳算法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)采取的一般步驟 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????8 遺傳算法的基本流程描述 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????9 遺傳算法的特點(diǎn) ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????10 遺傳算法的改進(jìn) ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????11 遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????124 基于 MATLAB 的遺傳算法實(shí)現(xiàn) 145 遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化的應(yīng)用舉例 176 結(jié)論 18 主要發(fā)現(xiàn) ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????18 啟示 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????18 局限性 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????19 努力的方向 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????19參考文獻(xiàn) 20致　謝 21附 錄 2211 引言遺傳算法(Geic Algorithm)是模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制的一種算法即遵循適者生存、優(yōu)勝劣汰的法則也就是尋優(yōu)過程中有用的保留無用的則去除. 在科學(xué)和生產(chǎn)實(shí)踐中表現(xiàn)為在所有可能的解決方法中找出最符合該問題所要求的條件的解決方法即找出一個(gè)最優(yōu)解. 這種算法是1960年由Holland提出來的其最初的目的是研究自然系統(tǒng)的自適應(yīng)行為并設(shè)計(jì)具有自適應(yīng)功能的軟件系統(tǒng). 它的特點(diǎn)是對(duì)參數(shù)進(jìn)行編碼運(yùn)算不需要有關(guān)體系的任何先驗(yàn)知識(shí)沿多種路線進(jìn)行平行搜索不會(huì)落入局部較優(yōu)的陷阱，能在許多局部較優(yōu)中找到全局最優(yōu)點(diǎn)是一種全局最優(yōu)化方法 [13]. 近年來，遺傳算法已經(jīng)在國(guó)際上許