1、“.....它是类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按种指标从解群中选取较优的个体优胜劣汰，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到满足种收敛指标为止。最后代候选解群中的最优解就是所求得的最优解。年在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子，这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了旅行商问题中，通过实验对其进行了验证。等提出了随机迭代遗传爬山法，采用了种复杂的概率选举机制，此机制中由个投票者来共同决定新个体的值表示群体的大小。实验结果表明，与单点交叉均匀交叉的神经遗传算法相比，所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能，而且总体来讲......”。

2、“.....和将遗传算法与单方法结合起来，形成了种叫单操作的多亲交叉算子，该算子在根据两个母体以及个额外的个体产生新个体，事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果致。同时，文献还将三者交叉算子与点交叉均匀交叉做了比较，结果表明，三者交叉算子比其余两个有更好的性能。国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如遗传算法研究变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题年，赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象，提出了种用基因块编码的并行遗传算法，。该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架，在染色体群体中识别出可能的基因块，然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码，产生长度较短的染色体，在用重新编码的染色体群体作为下轮以相同方式演化的初始群体。年......”。

3、“.....探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性，使得算法跨过局部收敛的障碍，向全局最优解方向进化。遗传算法的基本原理遗传算法的基本术语由于遗传算法的研究与应用尚在不断发展之中，有关术语的运用尚未完全取得统。为了在下面的研究中做到准确清晰规范的描述，对本文使用到的遗传算法术语解释如下个体遗传算法中处理的基本对象数据结构，对应于自然遗传学中的生物个体。种群个体的集合，对应于自然遗传学中的生物种群。种群大小种群中个体数目称为种群大小。位串也叫染色体，个体特征的表现形式，对应于自然遗传学中的染色体。基因位串中的元素，表示不同的特征，对应于生物学中的遗传物质单位，以序列形式把遗传信息译成编码。基因位基因在位串染色体中的位置适应度个体对于环境的适应程度，或者在环境压力下的生存能力，取决于遗传特性。适应度函数为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每个染色体都能进行度量的函数，叫适应度函数，适应度函数是计算个遗传算法研究体在种群中被使用的概率。遗传操作遗传算法中有三种关于染色体的运算选择交叉和变异......”。

4、“.....选择操作选择操作是模拟生物界优胜劣汰的自然选择法则，从种群中选择适应度较好较好可能是高于种群的平均适应度也可能是低于种群的平均适应度，取决于要解决的问题和使用什么作为适应度的个体来生,遗传算法研究,,遗传算法研究致谢本次毕业设计给我帮助最大的就是我的指导老师。各位老师为我此次毕业设计提供了研究方向，在我实现的算法所求的解的质量相当差的时候给我提出了宝贵的改进建议。还细心耐心的指导我们撰写论文。特此向各位老师表示衷心感谢,随着毕业设计的结束，四年的大学生活也即将结束，我也即将离开我努力奋斗过母校，开始我的职业生涯。大的时候，刚进大学，对大学生活充满憧憬同时又充满未知，加上我本身对新环境适应性较差，每天只是完成基本的学习任务，与高中生活几乎无异。进入大二后，对大学的新鲜感减少，感到非常压抑。大三开始后，从自身已经别人的些经历中感受到知识的重要性和价值，对专业知识的学习又变得积极起来，并参加了些专业知识和技能竞赛，自己的专业知识和技能得到了提高。在大学的最后年......”。

5、“.....给自己做个长期的职业规划，认真求职，并找到了份比较满意的工作。我能够顺利完成大学学业，需要感谢的人还很多。首先，需要感谢我的父母和亲戚乡邻，他们在家境非常不好的情况下，仍然支持我上大学，给我提供物质上的保障，同时还要感谢国家和社会，因为我的大部分学费和生活费来自国家助学贷款和助学金。其次，感谢我的导师以及所有给我上过课的老师。是他们细心耐心的讲授才让我在较短时间内学习到更多的知识。最后，感谢我的宿友以及同学在学习生活中给予我的关心和帮助。遗传算法研究湖南工业大学毕业设计论文题目遗传算法研究学院湖南工业大学专业计算机应用技术学号姓名谭玉婷指导教师二零四年六月十日遗传算法研究摘要遗传算法是类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。作为种有效的全局优化搜索算法，它具有简单通用鲁棒性强和适于并行分布处理的特点。基本遗传算法提供了种通用的算法框架，方便根据具体的问题提供改进策略或者和其它算法混合使用，因此具有广泛的应用潜力......”。

6、“.....选择操作使用了最优保存策略，保证了当前产生最优个体不会因为交叉变异而丢失，目的是提高算法的收敛速度变异操作采用交换倒序插入三种变异算子混合的方式，增加种群的多样性，防止算法过早的陷入局部最优解而出现早熟现象，目的是提高解的质量。为了验证算法改进策略的有效性，以求解为例，针对不同规模的做了大量的数据统计。通过对比交换倒序插入变异算子以及三种算子混合时解的质量来说明使用多种变异算子混合的优势。同时通过求解相同的问题与其它智能优化算法基本遗传算法模拟退火算法基本蚁群算法做了对比，验证算法改进策略的有效性。关键词改良遗传算法旅行商问题最优保存策略混合变异算子遗传算法研究......”。

7、“.....它是类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按种指标从解群中选取较优的个体优胜劣汰，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到满足种收敛指标为止。最后代候选解群中的最优解就是所求得的最优解。年在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子，这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了旅行商问题中，通过实验对其进行了验证。等提出了随机迭代遗传爬山法，采用了种复杂的概率选举机制，此机制中由个投票者来共同决定新个体的值表示群体的大小。实验结果表明......”。

8、“.....所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能，而且总体来讲，比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。和将遗传算法与单方法结合起来，形成了种叫单操作的多亲交叉算子，该算子在根据两个母体以及个额外的个体产生新个体，事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果致。同时，文献还将三者交叉算子与点交叉均匀交叉做了比较，结果表明，三者交叉算子比其余两个有更好的性能。国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如遗传算法研究变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题年，赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象，提出了种用基因块编码的并行遗传算法，。该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架，在染色体群体中识别出可能的基因块，然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码，产生长度较短的染色体......”。

9、“.....年，江雷等针对并行遗传算法求解，探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性，使得算法跨过局部收敛的障碍，向全局最优解方向进化。遗传算法的基本原理遗传算法的基本术语由于遗传算法的研究与应用尚在不断发展之中，有关术语的运用尚未完全取得统。为了在下面遗传算法研究目录摘要第章遗传算法概论遗传算法的产生和国内外研究现状遗传算法的基本原理遗传算法的特点遗传算法的应用课题的任务第二章基本遗传算法基本遗传算法简介基本遗传算法描述基本遗传算法的实现第三章遗传算法求解旅行商问题概述使用改进的遗传算法求解第四章求解的实验结果及分析实验环境算法在求解不同规模下的的实验结果改良的遗传算法和其它智能优化算法的比较使用单变异算子和混合变异算子的实验结果对比分析第五章总结参考文献附录改良遗传算法求解源程序附录英文文献翻译致谢遗传算法研究第章遗传算法概论遗传算法的产生和国内外研究现状遗传算法简称美国的教授于年在他的专著自然界和人工系统的适应性中首先提出的......”。