《基于小生境遗传算法的多峰函数优化问题的研究》-毕业论文（设计）.doc

TITLE 毕业论文题目(论文题目) PAGE II 编号： 本科毕业设计（论文） 题目： （中文）基于小生境遗传算法的多峰函数优化问题的研究 （ENGLISH)Niche Genetic Algorithm For Multimodal Function Optimization Problems 学院 信息科学与工程学院 专业 电气工程与自动化 班级 自动化 学号 姓名 指导教师 职称 完成日期 SAVEDATE \@ yyyy年M月d日 \* MERGEFORMAT 年月日 宁波大学信息学院本科毕业设计（论文） 基于小生境遗传算法的多峰函数优化问题的研究 PAGE 45 诚 信 承 诺 我谨在此承诺：本人所写的毕业论文《基于小生境遗传算法的多峰函数优化问题的研究》均系本人独立完成，没有抄袭行为，凡涉及其他作者的观点和材料，均作了注释，若有不实，后果由本人承担。 承诺人（签名）： 年 月 日 摘 要 【摘要】遗传算法由于其良好的有哪些信誉好的足球投注网站特性，在函数优化问题上取得了很多的应用。但简单遗传算法（SGA）的解决多峰函数的优化问题时，具有诸多不足之处，主要是早熟收敛现象。为了提高遗传算法的性能，提出基于淘汰机制的小生境的遗传算法。在matlab上实现算法，测试了8个函数与SGA相比较，无论是一维的还是多维的多峰函数，小生境遗传具有更快的收敛速度，收敛概率以及收敛精度，更好的效果，更高的可靠性。 【关键词】遗传算法；多峰函数优化；淘汰小生境 英文题目 Abstract 【ABSTRACT】 because of its excellent search features,Genetic algorithms made a lot of applications in function optimization problems . But the simple genetic algorithm(SGA)has many shortcomings when solve multimodal function optimization problems,mainly premature convergence phenomenon.In order to improve the performance of genetic algorithm, iproposed a niche genetic algorithm based on elimination mechanism.Algorithmed in matlab, and test eight function compared with the SGA, both one-dimensional or multi-dimensional multi-peak function, niche genetic algorithmwith has faster convergence rate, better convergence probability and better convergence precision, better results and more high reliability. 【KEYWORDS】Genetic algorithms;multimodal function optimization;niche . 目 录 TOC \o 2-9 \h \z \t 标题 1,1 HYPERLINK \l _Toc22107 第一章 绪论 PAGEREF _Toc22107 1 HYPERLINK \l _Toc18985 1.1 函数优化与优化算法 PAGEREF _Toc18985 1 HYPERLINK \l _Toc31913 1.1.1 最优化问题 PAGEREF _Toc31913 1 HYPERLINK \l _Toc22108 1.1.2 函数优化和组合优化 PAGEREF _Toc22108 1 HYPERLINK \l _Toc25821 1.1.3 优化算法 PAGEREF _Toc25821 1 HYPERLINK \l _Toc22781 1.2 智能优化算法：遗传算法的应用 PAGEREF _Toc22781 2 HYPERLINK \l _Toc1638 1.3 遗传算法的国内外研究现状 PAGEREF _Toc1638 3 HYPERLINK \l _Toc26305 1.4 本论文的选题意义 PAGEREF _Toc26305 4 HYPERLINK \l _Toc14877 1.