[毕业设计] 遗传算法的研究以及在tcl问题上的应用 [复制链接]

资料简介：
　　海信电视机解码板维修手册，共28页，11799字
　　
摘要
　　
遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的， GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。TSP (Traveling Salesman Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP 问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子等方面的应用情况。
　　
关键词：TSP 遗传算法 遗传算子 编码
　　

　　
目录
　　
摘要    1
　　
ABSTRACT    2
　　
目录    3
　　
第1章 引言    5
　　
第2章 遗传算法的研究背景    7
　　
2.1遗传算法的现状和发展    7
　　
2.2遗传算法的原理    8
　　
2.3遗传算法的特点    9
　　
2.4遗传算法的应用步骤    9
　　
第3章 遗传算法的实现    11
　　
3.1编码方法    11
　　
3.1.1二进制编码方法    11
　　
3.1.2浮点数编码方法    12
　　
3.1.3符号编码方法    12
　　
3.2适应度函数    12
　　
3.3选择算子    13
　　
3.3.1轮盘赌选择    13
　　
3.3.2最优保存策略选择    14
　　
3.3.3排序选择方法    14
　　
3.3.4比例选择    14
　　
3.3.5 确定式采样选择    14
　　
3.3.6 无回放随机选择    14
　　
3.3.7随机联赛选择    14
　　
3.4交叉算子    14
　　
3.4.1单点交叉算子    14
　　
3.4.2双点交叉算子    15
　　
3.4.3均匀交叉算子    15
　　
3.4.4部分映射交叉算子    15
　　
3.5变异算子    15
　　
3.6遗传算法中的运行参数    16
　　
3.6.1 编码串长度L    16
　　
3.6.2 群体大小M    16
　　
3.6.3 交叉概率pc    16
　　
3.6.4 变异概率pm    16
　　
3.6.5 终止代数T    16
　　
3.6.6 代沟G    16
　　
第4章 遗传算法在旅行商问题上的应用    17
　　
4.1 针对旅行商问题的编码方法    18
　　
4.2 针对旅行商问题的遗传操作算子    19
　　
4.2.1 选择算子    19
　　
4.2.2 交叉算子    20
　　
4.2.3 变异算子    22
　　
第5章 结论    26
　　
辞谢    27
　　
参考文献    28

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