2017全國數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀競賽獲獎?wù)撐?/title> <meta name="keywords" content="2017,全國,數(shù)學(xué)建模,優(yōu)秀論文,2017年,競賽,獲獎,論文," /> <meta name="description" content="數(shù)學(xué)建模競賽是實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)教育創(chuàng)新的重要載體，在我國倡導(dǎo)素質(zhì)教育的今天，數(shù)學(xué)建模受到的關(guān)注與日俱增。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于2017全國數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考! 數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀論文篇1 淺談數(shù)學(xué)建模方法的幾點(diǎn)思"/> <link rel="canonical" href="http://www.yishupeixun.net/"/> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" /> <script src="http://www.yishupeixun.net/public/js/head.js"></script> <link href="/public/css/article.css" rel="stylesheet" type="text/css" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" /> <script>var V_PATH="/";window.onerror=function(){ return true; };</script> </head> <body> <h1><a 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class="con_article con_main" id="contentText"> <p> 　　數(shù)學(xué)建模競賽是實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)<a href='http://www.yishupeixun.net/zixun/jiaoyu/' target='_blank'><u>教育</u></a>創(chuàng)新的重要載體，在我國倡導(dǎo)素質(zhì)教育的今天，數(shù)學(xué)建模受到的關(guān)注與日俱增。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于2017全國數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!</p><h2> 　　數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀論文篇1</h2><p> 　　淺談數(shù)學(xué)建模<a href='http://www.yishupeixun.net/way/' target='_blank'><u>方法</u></a>的幾點(diǎn)思考</p><p> 　　【摘要】首先闡述數(shù)學(xué)建模內(nèi)涵;其次分析數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)教學(xué)的關(guān)系;最后<a href='http://www.yishupeixun.net/zjzongjie/' target='_blank'><u>總結(jié)</u></a>出提高數(shù)學(xué)教學(xué)效果的幾點(diǎn)思考。</p><p> 　　【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)建模;數(shù)學(xué)教學(xué);教學(xué)模式</p><p> 　　什么是數(shù)學(xué)建模，為什么要把數(shù)學(xué)建模的思想運(yùn)用到數(shù)學(xué)課堂教學(xué)中去?經(jīng)過反復(fù)閱讀有關(guān)數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)教學(xué)的<a href='http://www.yishupeixun.net/yu/wenzhang/' target='_blank'><u>文章</u></a>，仔細(xì)研修數(shù)十個高校的數(shù)學(xué)建模精品課程，數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀教學(xué)案例等，筆者對數(shù)學(xué)教學(xué)與數(shù)學(xué)建模進(jìn)行初步探索，形成一定認(rèn)識。</p><p> 　　一、數(shù)學(xué)建模</p><p> 　　數(shù)學(xué)建模即運(yùn)用數(shù)學(xué)知識與數(shù)學(xué)思想，通過對實(shí)際問題數(shù)學(xué)化，建立數(shù)學(xué)模型，并運(yùn)用計(jì)算機(jī)計(jì)算出結(jié)果，對實(shí)際問題給出合理解決方案、建議等。系統(tǒng)的談數(shù)學(xué)建模需從以下三個方面談起。</p><p> 　　1.數(shù)學(xué)建模課程。</p><p> 　　“數(shù)學(xué)建模”課程特色鮮明，以綜合門類為基礎(chǔ)，重實(shí)踐，重應(yīng)用。旨在使學(xué)生打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，增強(qiáng)應(yīng)用數(shù)學(xué)意識，提高實(shí)踐能力，建立數(shù)學(xué)模型解決實(shí)際問題。注重培養(yǎng)學(xué)生參與現(xiàn)代科研活動主動性與參與工程技術(shù)開發(fā)興趣，注重培養(yǎng)學(xué)生<a href='http://www.yishupeixun.net/danao/chuangxinsiwei/' target='_blank'><u>創(chuàng)新思維</u></a>及創(chuàng)新能力等相關(guān)素質(zhì)。</p><p> 　　2.數(shù)學(xué)建模競賽。</p><p> 　　1985年，美國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會發(fā)起的一項(xiàng)大學(xué)生競賽活動名為“數(shù)學(xué)建模競賽”。旨在提高學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)主動性，提高學(xué)生運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)與數(shù)學(xué)知識和數(shù)學(xué)思想解決實(shí)際問題綜合能力。學(xué)生參與這項(xiàng)活動可以拓寬知識面，培養(yǎng)自己團(tuán)隊(duì)意識與創(chuàng)新精神。同時這項(xiàng)活動推動了數(shù)學(xué)教師與數(shù)學(xué)教學(xué)專家對數(shù)學(xué)體系、教學(xué)方式與教學(xué)知識重新認(rèn)識。1992年，教育部高教司和中國工業(yè)與數(shù)學(xué)學(xué)會創(chuàng)辦了“全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽”。截止2012年10月已舉辦有21屆。大力推進(jìn)了我國高校數(shù)學(xué)教學(xué)改革進(jìn)程。</p><p> 　　3.數(shù)學(xué)建模與創(chuàng)新教育。</p><p> 　　創(chuàng)新教育是現(xiàn)代教育思想的靈魂。數(shù)學(xué)建模競賽是實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)教育創(chuàng)新的重要載體。如2012年A題，葡萄酒的評價中，要求學(xué)生對葡萄酒原料與釀造、儲存于葡萄酒色澤、口味等有全面認(rèn)識;而2012年D題，機(jī)器人行走避障問題，要求學(xué)生了解對機(jī)器人行走特點(diǎn);2008年B題，乘公交看奧運(yùn)，要求學(xué)生了解公交換乘系統(tǒng)。大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽試題涉及不是單一數(shù)學(xué)知識。因此數(shù)學(xué)教師在數(shù)學(xué)教學(xué)中必須融合<a href='http://www.yishupeixun.net/meng/xiaqita/' target='_blank'><u>其它</u></a>學(xué)科知識。同時學(xué)生參與數(shù)學(xué)建模競賽有助于增強(qiáng)其積極思考應(yīng)用數(shù)學(xué)知識創(chuàng)造性解決實(shí)際問題的意識。</p><p> 　　二、數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)教學(xué)的關(guān)系</p><p> 　　數(shù)學(xué)建模是數(shù)學(xué)應(yīng)用與實(shí)踐的重要載體;數(shù)學(xué)教學(xué)旨在傳授數(shù)學(xué)知識與數(shù)學(xué)思想，激發(fā)學(xué)生應(yīng)用數(shù)學(xué)解決實(shí)際問題的意識。數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)教學(xué)相輔相成，數(shù)學(xué)建模思想與數(shù)學(xué)教學(xué)將有助于提高教學(xué)效果，反之傳統(tǒng)應(yīng)試扼殺了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣與主觀能動性;數(shù)學(xué)教學(xué)效果，在數(shù)學(xué)建模過程中體現(xiàn)顯著。</p><p> 　　三、數(shù)學(xué)教學(xué)</p><p> 　　1.數(shù)學(xué)教學(xué)“教”什么。電子科技大學(xué)的黃廷祝老師說：“數(shù)學(xué)教學(xué)，最重要的就是數(shù)學(xué)的精神、思想和方法，而數(shù)學(xué)知識是第二位的。”因此數(shù)學(xué)教師不僅要傳授數(shù)學(xué)知識，更要讓學(xué)生知道數(shù)學(xué)的來龍去脈，領(lǐng)會數(shù)學(xué)精神實(shí)質(zhì)。</p><p> 　　2.如何提高數(shù)學(xué)教學(xué)效果。提高數(shù)學(xué)教師自身素質(zhì)是關(guān)鍵，創(chuàng)新數(shù)學(xué)教學(xué)模式是手段，革新評價機(jī)制是保障。</p><p> 　　①提高數(shù)學(xué)教師自身素質(zhì)。</p><p> 　　數(shù)學(xué)教師自身素質(zhì)是提高數(shù)學(xué)教學(xué)效果的關(guān)鍵。2010年胡書記在《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)教師隊(duì)伍建設(shè)的意見》中明確提出，我國教育出了問題，問題關(guān)鍵在教師隊(duì)伍。數(shù)學(xué)學(xué)科特點(diǎn)鮮明。若數(shù)學(xué)教師數(shù)學(xué)素養(yǎng)與綜合能力不強(qiáng)，則提高數(shù)學(xué)教學(xué)效果將無從談起。因此數(shù)學(xué)教師需通過如參加培訓(xùn)、學(xué)習(xí)精品課程、同行評教、與專家探討等途徑努力提高自身素養(yǎng)。</p><p> 　?、趧?chuàng)新數(shù)學(xué)教學(xué)模式。</p><p> 　　(1)必須轉(zhuǎn)變教學(xué)理念。首先要轉(zhuǎn)變繼承性教育理念，注重培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)與實(shí)際操作能力。其次要轉(zhuǎn)變注入式教育理念，注重發(fā)揮學(xué)生主體能動性。再次要轉(zhuǎn)變應(yīng)試教育理念。注重素質(zhì)的培養(yǎng)是長久發(fā)展之計(jì)。最后要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)教學(xué)模式?？萍及l(fā)展為教育教學(xué)實(shí)現(xiàn)提供多種選擇。教育工作者應(yīng)提供多種教學(xué)模式以提高學(xué)習(xí)效果。</p><p> 　　(2)必須改革數(shù)學(xué)教學(xué)模式。傳統(tǒng)講授式教學(xué)模式有很多不足，學(xué)生參與不夠，不能發(fā)揮學(xué)生的主體能動性。因此，在今后數(shù)學(xué)教學(xué)中，要注重發(fā)揮學(xué)生的主體能動性，如增加課題互動環(huán)節(jié)，采用小組討論，教師引導(dǎo)等方式。</p><p> 　　在數(shù)學(xué)教學(xué)過程中，要巧用提問。教師可針對某一具體教學(xué)內(nèi)容根據(jù)數(shù)學(xué)<a href='http://www.yishupeixun.net/danao/siweifangshi/' target='_blank'><u>思維方式</u></a>特點(diǎn)巧設(shè)提問，讓學(xué)生回答，教師在關(guān)鍵的地方進(jìn)行啟發(fā)點(diǎn)撥，并適當(dāng)?shù)目偨Y(jié)。在問答過程中，培養(yǎng)學(xué)生分析和思考問題、解決問題能力;在數(shù)學(xué)教學(xué)過程中，可采用分組討論形式。采用小組討論與集體展示、互評相結(jié)合。旨在教育學(xué)生學(xué)會傾聽，分析不同;學(xué)會表達(dá)，勇于提出見解，培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)意識。</p><p> 　　在數(shù)學(xué)課堂上可通過對典型案例的剖析，使學(xué)生親歷發(fā)現(xiàn)問題、認(rèn)識問題和解決問題的過程。培養(yǎng)學(xué)生實(shí)際動手操作能力。</p><p> 　　(3)建立多元化評價機(jī)制。一是要建立多元化教師教學(xué)評價機(jī)制。采用多元化考核、綜合評定教師教學(xué)效果的方法，有利于教師發(fā)展。二是要建立多元化學(xué)生學(xué)習(xí)效果評價機(jī)制。多元化評價機(jī)制對學(xué)生評價更客觀、公正，有利于發(fā)揮學(xué)生主觀能動性。</p><p> 　　參考文獻(xiàn)：</p><p> 　　[1]姜啟源.數(shù)學(xué)模型(第三版)[M].北京：高等教育出版社，2003.</p><p> 　　[2]李翠平.創(chuàng)新數(shù)學(xué)教學(xué)模式初探[J].學(xué)苑教育，2012(4).</p><h2> 　　數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀論文篇2</h2><p> 　　遺傳算法及其改進(jìn)研究</p><p> 　　摘要：遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。本文講述了遺傳算法的相關(guān)知識要點(diǎn)，通過對遺傳算法特點(diǎn)的分析，提出遺傳算法的缺點(diǎn)，然后針對遺傳算法的缺點(diǎn)提出相應(yīng)的一些改進(jìn)方法。</p><p> 　　關(guān)鍵詞：遺傳算法</p><p> 　　1 引言</p><p> 　　“物競天擇，適者生存”是達(dá)爾文生物進(jìn)化論的基本原理，揭示了物種總是向著更適應(yīng)自然界的方向進(jìn)化的規(guī)律。可見，生物進(jìn)化過程本質(zhì)上是一種優(yōu)化過程，在計(jì)算科學(xué)上具有直接的借鑒意義。在計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展的時代，生物進(jìn)化過程不僅可以在計(jì)算機(jī)上模擬實(shí)現(xiàn)，而且還可以模擬進(jìn)化過程，創(chuàng)立新的優(yōu)化計(jì)算方法，并應(yīng)用到復(fù)雜工程領(lǐng)域之中，這就是遺傳算法等一類進(jìn)化計(jì)算方法的思想源泉。</p><p> 　　2 遺傳算法概述</p><p> 　　遺傳算法是將生物學(xué)中的遺傳進(jìn)化原理和隨[1]優(yōu)化理論相結(jié)合的產(chǎn)物，是一種隨機(jī)性的全局優(yōu)算法。遺傳算法不但具有較強(qiáng)的全局搜索功能和求解問題的能力，還具有簡單通用、魯棒性強(qiáng)、適于并行處理等特點(diǎn)，是一種較好的全局優(yōu)化搜索算法。在遺傳算法的應(yīng)用中，由于編碼方式和遺傳算子的不同，構(gòu)成了各種不同的遺傳算法。但這些遺傳算法都有共同的特點(diǎn)，即通過對生物遺傳和進(jìn)化過程中選擇、交叉、變異機(jī)理的模仿，來完成對問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程?；谶@個共同點(diǎn)，Holland的遺傳算法常被稱為簡單遺傳算法(簡記SGA)，簡單遺傳算法只使用選擇算子、交叉算子和變異算子這三種基本遺傳算子，其遺傳進(jìn)化操作過程簡單，容易理解，是其他一些遺傳算法的雛形和基礎(chǔ)，這種改進(jìn)的或變形的遺傳算法，都是以其為基礎(chǔ)[1]。</p><p> 　　2.1遺傳算法幾個基本概念</p><p> 　　個體(IndividualString)：個體是遺傳算法中用來模擬生物染色體的一定數(shù)目的二進(jìn)制串，該二進(jìn)制串用來表示優(yōu)化問題的滿意解。</p><p> 　　種群(population)：包含一組個體的群體，是問題解的集合。</p><p> 　　基因模式(Sehemata)：基因模式是指二進(jìn)制位串表示的個體中，某一個或某些位置上具有相似性的個體組成的集合，也稱模式。</p><p> 　　適應(yīng)度(Fitness)：適應(yīng)度是以數(shù)值方式來描述個體優(yōu)劣程度的指標(biāo)，由評價函數(shù)F計(jì)算得到。F作為求解問題的目標(biāo)函數(shù)，求解的目標(biāo)就是該函數(shù)的最大值或最小值。</p><p> 　　遺傳算子(genetic operator)：產(chǎn)生新個體的操作，常用的遺傳算子有選擇、交叉和變異。</p><p> 　　選擇(Reproduetion)：選擇算子是指在上一代群體中按照某些指標(biāo)挑選出的，參與繁殖下一代群體的一定數(shù)量的個體的一種機(jī)制。個體在下一代種群中出現(xiàn)的可能性由個體的適應(yīng)度決定，適應(yīng)度越高的個體，產(chǎn)生后代的概率就越高。</p><p> 　　交叉(erossover)：交叉是指對選擇后的父代個體進(jìn)行基因模式的重組而產(chǎn)生后代個體的繁殖機(jī)制。在個體繁殖過程中，交叉能引起基因模式的重組，從而有可能產(chǎn)生含優(yōu)良性能的基因模式的個體。交叉可以發(fā)生在染色體的一段基因串或者多段基因串。交叉概率(Pc)決定兩個個體進(jìn)行交叉操作的可能性，交叉概率太小時難以向前搜索，太大則容易破壞高適應(yīng)度的個體結(jié)構(gòu)，一般Pc取0.25~0.75</p><p> 　　變異(Mutation)：變異是指模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于某種偶然因素引起的基因模式突變的個體繁殖方式。在變異算子中，常以一定的變異概率(Pm)在群體中選取個體，隨機(jī)選擇個體的二進(jìn)制串中的某些位進(jìn)行由概率控制的變換(0與1互換)從而產(chǎn)生新的個體[2]。如果變異概率太小，就難以產(chǎn)生新的基因結(jié)構(gòu)，太大又會使遺傳算法成了單純的隨機(jī)搜索，一般取Pm=0.1~0.2。在遺傳算法中，變異算子增加了群體中基因模式的多樣性，從而增加了群體進(jìn)化過程中自然選擇的作用，避免早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)。</p><p> 　　2.2基本遺傳算法的算法描述</p><p> 　　用P(t)代表第t代種群，下面給出基本遺傳算法的程序偽代碼描述：</p><p> 　　基本操作：</p><p> 　　InitPop()</p><p> 　　操作結(jié)果：產(chǎn)生初始種群，初始化種群中的個體，包括生成個體的染色體值、計(jì)算適應(yīng)度、計(jì)算對象值。</p><p> 　　Selection()</p><p> 　　初始條件：種群已存在。</p><p> 　　操作結(jié)果：對當(dāng)前種群進(jìn)行交叉操作。</p><p> 　　Crossover()</p><p> 　　初始條件：種群已存在。</p><p> 　　操作結(jié)果：對當(dāng)前種群進(jìn)行交叉操作。</p><p> 　　Mutation()</p><p> 　　初始條件：種群已存在。</p><p> 　　對當(dāng)前種群進(jìn)行變異操作。</p><p> 　　PerformEvolution()</p><p> 　　初始條件：種群已存在且當(dāng)前種群不是第一代種群。</p><p> 　　操作結(jié)果：如果當(dāng)前種群的最優(yōu)個體優(yōu)于上一代的最優(yōu)本，則將其賦值給bestindi，否則不進(jìn)行任何操作。</p><p> 　　Output()</p><p> 　　初始條件：當(dāng)前種群是最后一代種群。</p><p> 　　操作結(jié)果：輸出bestindi的表現(xiàn)型以及對象值。</p><p> 　　3 遺傳算法的缺點(diǎn)及改進(jìn)</p><p> 　　遺傳算法有兩個明顯的缺點(diǎn)：一個原因是出現(xiàn)早熟往往是由于種群中出現(xiàn)了某些超級個體，隨著模擬生物演化過程的進(jìn)行，這些個體的基因物質(zhì)很快占據(jù)種群的統(tǒng)治地位，導(dǎo)致種群中由于缺乏新鮮的基因物質(zhì)而不能找到全局最優(yōu)值;另一個主要原因是由于遺傳算法中選擇及雜交變異等算子的作用，使得一些優(yōu)秀的基因片段過早丟失，從而限制了搜索范圍，使得搜索只能在局部范圍內(nèi)找到最優(yōu)值，而不能得到滿意的全局最優(yōu)值[3]。為提高遺傳算法的搜索效率并保證得到問題的最優(yōu)解，從以下幾個方面對簡單遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。</p><p> 　　3.1編碼方案</p><p> 　　因?qū)崝?shù)編碼方案比二進(jìn)制編碼策略具有精度高、搜索范圍大、表達(dá)自然直觀等優(yōu)點(diǎn)，并能夠克服二進(jìn)制編碼自身特點(diǎn)所帶來的不易求解高精度問題、不便于反應(yīng)所求問題的特定知識等缺陷，所以確定實(shí)數(shù)編碼方案替代SGA中采用二進(jìn)制編碼方案[4]。</p><p> 　　3.2 適應(yīng)度函數(shù)</p><p> 　　采用基于順序的適應(yīng)度函數(shù)，基于順序的適應(yīng)度函數(shù)最大的優(yōu)點(diǎn)是個體被選擇的概率與目標(biāo)函數(shù)的具體值無關(guān)，僅與順序有關(guān)[5]。構(gòu)造方法是先將種群中所有個體按目標(biāo)函數(shù)值的好壞進(jìn)行排序，設(shè)參數(shù)β∈(0,1)，基于順序的適應(yīng)度函數(shù)為：</p><p> 　　(1)</p><p> 　　3.3 選擇交叉和變異</p><p> 　　在遺傳算法中，交叉概率和變異概率的選取是影響算法行為和性能的關(guān)鍵所在，直接影響算法的收斂性。在SGA中，交叉概率和變異概率能夠隨適應(yīng)度自動調(diào)整，在保持群體多樣性的同時保證了遺傳算法的收斂性。在自適應(yīng)基本遺傳算法中，pc和pm按如下公式進(jìn)行自動調(diào)整：</p><p> 　　(2)</p><p> 　　(3)</p><p> 　　式中：fmax為群體中最大的適應(yīng)度值;fave為每代群體的平均適應(yīng)度值;f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值;f為待變異個體的適應(yīng)度值;此處，只要設(shè)定k1、k2、k3、k4為(0，1)之間的調(diào)整系數(shù)，Pc及Pm即可進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。本文對標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的遺傳算法對交叉概率采用與個體無關(guān)，變異概率與個體有關(guān)。交叉算子主要作用是產(chǎn)生新個體，實(shí)現(xiàn)了算法的全局搜索能力。從種群整體進(jìn)化過程來看，交叉概率應(yīng)該是一個穩(wěn)定而逐漸變小，到最后趨于某一穩(wěn)定值的過程;而從產(chǎn)生新個體的角度來看，所有個體在交叉操作上應(yīng)該具有同等地位，即相同的概率，從而使GA在搜索空間具有各個方向的均勻性。對公式(2)和(3)進(jìn)行分析表明，適應(yīng)度與交叉率和變異率呈簡單的線性映射關(guān)系。當(dāng)適應(yīng)度低于平均適應(yīng)度時，說明該個體是性能不好的個體，對它就采用較大的交叉率和變異率;如果適應(yīng)度高于平均適應(yīng)度，說明該個體性能優(yōu)良，對它就根據(jù)其適應(yīng)度值取相應(yīng)的交叉率和變異率。</p><p> 　　當(dāng)個體適應(yīng)度值越接近最大適應(yīng)度值時，交叉概率和變異概率就越小;當(dāng)?shù)扔谧畲筮m應(yīng)度值時，交叉概率和變異概率為零。這種調(diào)整方法對于群體處于進(jìn)化的后期比較合適，這是因?yàn)樵谶M(jìn)化后期，群體中每個個體基本上表現(xiàn)出較優(yōu)的性能，這時不宜對個體進(jìn)行較大的變化以免破壞了個體的優(yōu)良性能結(jié)構(gòu);但是這種基本遺傳算法對于演化的初期卻不利，使得進(jìn)化過程略顯緩慢[6]。因?yàn)樵谘莼跗冢后w中較優(yōu)的個體幾乎是處于一種不發(fā)生變化的狀態(tài)，而此時的優(yōu)良個體卻不一定是全局最優(yōu)的，這很容易導(dǎo)致演化趨向局部最優(yōu)解。這容易使進(jìn)化走向局部最優(yōu)解的可能性增加。同時，由于對每個個體都要分別計(jì)算Pc和Pm，會影響程序的執(zhí)行效率，不利于實(shí)現(xiàn)。</p><p> 　　對自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，使群體中具有最大適應(yīng)度值的個體的交叉概率和變異概率不為零，改進(jìn)后的交叉概率和變異概率的計(jì)算公式如式(4)和(5)所示。這樣，經(jīng)過改進(jìn)后就相應(yīng)地提高了群體中性能優(yōu)良個體的交叉概率和變異概率，使它們不會處于一種停滯不前的狀態(tài)，從而使得算法能夠從局部最優(yōu)解中跳出來獲得全局最優(yōu)解[7]。</p><p> 　　(4)</p><p> 　　(5)</p><p> 　　其中：fmax為群體中最大的適應(yīng)度值;fave為每代群體的平均適應(yīng)度值;f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值;f為待變異個體的適應(yīng)度值;pc1為最大交叉概率;pm1為最大變異概率。</p><p> 　　3.4 種群的進(jìn)化與進(jìn)化終止條件</p><p> 　　將初始種群和產(chǎn)生的子代種群放在一起，形成新的種群，然后計(jì)算新的種群各個體的適應(yīng)度，將適應(yīng)度排在前面的m個個體保留，將適應(yīng)度排在后面m個個體淘汰，這樣種群便得到了進(jìn)化[8]。每進(jìn)化一次計(jì)算一下各個個體的目標(biāo)函數(shù)值，當(dāng)相鄰兩次進(jìn)化平均目標(biāo)函數(shù)之差小于等于某一給定精度ε時，即滿足如下條件：</p><p> 　　(6) 式中，</p><p> 　　為第t+1次進(jìn)化后種群的平均目標(biāo)函數(shù)值，</p><p> 　　為第t次進(jìn)化后種群的平均目標(biāo)函數(shù)值，此時，可終止進(jìn)化。</p><p> 　　3.5 重要參數(shù)的選擇</p><p> 　　GA的參數(shù)主要有群里規(guī)模n，交叉、變異概率等。由于這些參數(shù)對GA性能影響很大，因此參數(shù)設(shè)置的研究受到重視。對于交叉、變異概率的選擇，傳統(tǒng)選擇方法是靜態(tài)人工設(shè)置?，F(xiàn)在有人提出動態(tài)參數(shù)設(shè)置方法，以減少人工選擇參數(shù)的困難和盲目性。</p><p> 　　4 結(jié)束語</p><p> 　　遺傳算法作為當(dāng)前研究的<a href='http://www.yishupeixun.net/zixun/redian/' target='_blank'><u>熱點(diǎn)</u></a>，已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展。由于遺傳算法的并行性和全局搜索等特點(diǎn)，已在實(shí)際中廣泛應(yīng)用。本文針對傳統(tǒng)遺傳算法的早熟收斂、得到的結(jié)果可能為非全局最優(yōu)收斂解以及在進(jìn)化后期搜索效率較低等缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的遺傳算法在全局收斂性和收斂速度方面都有了很大的改善，得到了較好的優(yōu)化結(jié)果。</p><p> 　　參考文獻(xiàn)</p><p> 　　[1]邢文訓(xùn),謝金星.現(xiàn)代優(yōu)化計(jì)算方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999:66-68.</p><p> 　　[2]王小平,曹立明.遺傳算法理論[M].西安交通大學(xué)出版社,2002:1-50,76-79.</p><p> 　　[3]李敏強(qiáng),寇紀(jì)淞,林丹,李書全.遺傳算法的基本理論與應(yīng)用[M].科學(xué)出版社, 2002:1-16.</p><p> 　　[4]涂承媛,涂承宇.一種新的收斂于全局最優(yōu)解的遺傳算法[J].信息與控制,2001,30(2):116-138</p><p> 　　[5]陳瑋,周激,流程進(jìn),陳莉.一種改進(jìn)的兩代競爭遺傳算法[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2003.040(002):273-277.</p><p> 　　[6]王慧妮,彭其淵,張曉梅.基于種群相異度的改進(jìn)遺傳算法及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2006,26(3):668-669.</p><p> 　　[7]金晶,蘇勇.一種改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005,41(18):64-69.</p><p> 　　[8]陸濤,王翰虎,張志明.遺傳算法及改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2007,34(8):94-96</p><hr /><p style="margin: 5px 0px; color: rgb(0, 0, 0); font-family: sans-serif; font-size: 16px;"> 猜你喜歡：</p><p style="margin: 5px 0px; color: rgb(0, 0, 0); font-family: sans-serif; font-size: 16px;"> 1.<a _href="http://www.yishupeixun.net/lunwen/science/mathematics/1366272.html" 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