1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....搜索时间长，实际问题的复杂度增加时，算法进行搜索操作需要的时间会变得很长，如果将这种算法应用到问题的情况中，算法的时间复杂度将呈现非多项式时间的结果。蚁群算法理论蚁群算法又被称作蚂蚁算法。该算法是种随机概率型模拟进化的算法，其主要应用的领域是旅行商问题二次指派问题等，研究结果表明这种算法有很多的优良特性，其能万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章遗传算法和蚁群算法理论在相关实际应用领域获得十分良好的计算结果。同时蚁群算法在些电信路由优化数据类聚分析集合覆盖等领域方面也能取得比较好的使用效果，研究表明该算法能够比较出色地解决些复杂的优化问题比如离散性优化的问题等，是种比较优秀的算法。蚁群算法的原理些仿生学家经过长期的研究发现个有趣的现象蚂蚁虽然没有视觉，但是能通过播撒些信息素来寻找和记录较短路径，借用形象的图例如图阐述具体的蚁群算法搜索最优路径的基本原理。在图里，设点是蚁巢，点是个食物源......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....由于障碍物的存在，当蚂蚁到巢外觅食时只能经过从点出发路过点或点到点的路径，但是从点回到到蚁巢却只能够通过点或点回到点，每个点之间距离如图上所示。设每个单位时间里有个蚂蚁从点出发到点，同时个蚂蚁从点出发回到点，并且设单个蚂蚁走过后留下信息素为，信息素的停留时间设为。起初路线路线路线路线上面没有信息素，因此在点和点处的蚂蚁就开始随机地选择行走路线，也就是说蚂蚁选中路线路线路线路线是等概率的事件，如图。经过个单位的时间之后，路线上面包含的信息量将达到路线上包含的两倍的信息量。段时间之后，将会有个蚂蚁从点出发通过点和点到达点，如图。逐渐将会有很大的概率选中路线，直到最后蚂蚁全部从路线通过，最终，就成为最优路线。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章遗传算法和蚁群算法理论图模拟蚂蚁外出觅食的示意图从上面蚂蚁寻找最优路径的原理可以看出，路线上的信息素越多，这条路线被选中概率就会越大，最终蚂蚁会完全选中该路线......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....蚁群算法的实现方式旅行商问题是蚁群算法第次被应用解决的问题。为了能够清晰地对蚁群算法的基础模型进行介绍，本文使用问题来描述蚁群算法。下面是对问题的种描述设个城市集合是，，城市两两之间组成的边集设为，城市的距离即，设为，则，问题需要求解的内容是从有向图，里找到条最短且次能遍历所有城市的回路，按照城市之间的来回往返距离长度相同与否可以将问题分为对称的问题和非对称的问题。本文讨论的问题是对称的问题。设在时刻城市里面蚂蚁的数量是，蚂蚁的总数量是，使用，来表示在时刻路线，上包含的信息量，编号为，的蚂蚁根据各条路线上的信息素含量来决定下步需要转移到的目标城市，设立，作为禁忌表来记录第个蚂蚁在当前时间已经经过的城市的集合。在时刻第个蚂蚁从城市走到城市产生的概率是按照如下表达式计算转移概率，上式中表示在下步的决策中第个蚂蚁可以选择走向的目标城市集合......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....的作用大小反映了当蚂蚁在选择路径的时候启发信息受到重视的程度被称为启发函数，表示蚂蚁从第个城市转向第个城市的期望程度大小，其计算公式为万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章遗传算法和蚁群算法理论经过个时间段后，即时刻使用下面公式对路线，上的信息素含量进行调整，其中被称为信息素的挥发因子，用来表示信息素含量的衰减程度，使用来表示信息素的残留因子，使用，表来示在时刻路线，上增加的信息素，并且，。使用，来表示在时刻第个蚂蚁在路线，上经过时产生的信息素含量。蚁群算法的优缺点蚁群算法作为种随机模拟种群进化的算法，有如下的些优点蚁群算法由于在分布式系统上建立，具有并行的分布式计算特征，因此更加适应目前所在的网络环境具有较高的鲁棒性。由于没有控制中心和数据中心求解具体应用问题的时候就不容易受到单个蚂蚁个体或者若干个蚂蚁个体的故障影响......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....蚂蚁个体之间不需要直接进行通信，可以使用其他非直接通信方式相互合作来寻找路径，整个系统中蚂蚁个体的数量增加时不会使系统在通信方面产生重大的开销。具有简单方便的特性。系统中蚂蚁个体的能力比较简单，因而执行时间也比较短，实现起来也比较简单。具有正反馈的机制。能够容易获取问题的局部最优解，再通过局部最优解求解全局最优解。具有负反馈的机制。通过信息素的挥发可以防止算法陷入局部最优的状态。具有自组织特性。该算法的有个很大的好处是能够非常方便的和其他类似的人工智能原理算法联合处理些实际应用中的问题，因而能使算法的性能得到很大的改善。蚁群算法同时具有如下些缺点算法求解最优解的性能与收敛速度之间互相矛盾，比如多样性稳定性等方面与收敛速度成反比，当使用比较复杂的算法来求解最优解时，算法自身的收敛速度会变得很慢。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章遗传算法和蚁群算法理论算法容易出现停滞的现象，过早地收敛到局部最优解......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....有可能会造成退化现象即种群中所有个体找到的最优解都是样的最优解，从而影响了全局最优解的计算。算法不能直接被应用到些求解非线性规划或者线性规划等需要求解连续空间的实际优化问题中。由于在每个阶段蚂蚁的选择个数是有限的，需要求解的解空间也是离散的，因此算法更适用于些处理组合优化等具有离散特征的最优化问题。本章小结本章介绍了后面论文核心设计部分的些理论基础，主要是人工智能算法方面的些经典算法，算法和算法，对于算法应用到具体的实际问题中的时候需要用到的几个算法因子编码适应度函数交叉变异等操作以及该算法的优缺点，同时介绍了蚁群算法的原理和实现方式以及优缺点，接下来介绍基于两种智能算法的改进任务调度算法。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第四章基于多适应度的改进任务调度算法第四章基于多适应度的改进任务调度算法上章分析了现有的云计算调度算法的优缺点......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....首先描述了遗传算法和蚁群算法应用到云计算系统任务调度这具体的实际应用领域中需要定义并实现的每个具体步骤，然后描述了混合算法的实现思路，最后总结了本章的内容。调度算法模型基于多适应度的改进任务调度算法即从多个维度任务总执行时间，任务平均完成时间，任务执行的总费用等角度进行考虑，把每个维度作为个适应度函数，用户提交作业之前根据自己的使用偏好设定约束的控制参数，每个参数控制个适应度函数的作用程度，用户通过参数向量的方式将控制参数和任务并提交给云计算系统，系统内部通过遗传算法和蚁群算法等动态进化的人工智能算法对作业的后期执行情况进行分析，随着环境的变化确定每个作业的资源分配比例即得出问题的局部最优解，不断从局部最优解推断问题的全局最优解，直到等到算法最终计算出问题的全局最优解，再按照公平调度算法和计算能力调度算法对个符合全局最优解特征的多用户多任务情况下的任务队列的任务调度序列进行合理的调度......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要随着计算机和网络技术的不断发展，云计算逐步作为种全新的计算模型，被提出并不断加以改进，经过学术界和产业界的共同推进，正在从理论基础走向实践，我国政府也投入了大量的财力和物力来帮促进“云计算”产业在我国的发展，全球各大巨头分别进入云计算领域，例如谷歌，亚马逊等，都在开源的云计算平台上改进然后提出了自己的云计算平台。云计算基本思想是把网络中的海量用户提交的作业分割成很多的小型的计算任务，然后交给由多个服务器组成的服务器集群来执行计算，云计算的用户群是非常庞大的，因此任务数量也是非常巨大的，所以任务调度是云计算平台实现的关键点。云计算技术的商业特性决定了它需要满足用户多方面的计算服务需求......”。