硕士论文 遗传算法

问：遗传算法的最优解 在论文中如何验证

1. 答：适应度越大，解越优。
   判断是否已得到近似全局最优解的方法就是遗传算法的终止条件。 在最大迭代次数范围内可以选择下列条件之一作为终止条件：
   最大适应度值和平均适应度值变化不大、趋于稳定；
   2. 相邻GAP代种群的距离小于可接受值，参考“蒋勇，李宏.改进NSGA—II终止判断准则[J].计算机仿真.2009. Vol.26 No.2”

问：什么是遗传算法

1. 答：遗传算法是模拟自然界中按“优胜劣汰”法则进行进化过程而设计的算法。Bagley和Rosengerg于1967年在他们的博士论文中首先提出了遗传算法的概念。1975年Holland出版的专著奠定了遗传算法的理论基础。如今遗传算法不但给出了清晰的算法描述，而且也建立了一些定量分析的结果，在众多领域得到了广泛的应用，如用于控制(煤气管道的控制)、规划(生产任务规划)、设计(通信网络设计)、组合优化(TSP问题、背包问题)以及图像处理和信号处理等。

问：遗传算法是低级算法吗

1. 答：You must know the difference between money and wealth but they're not the same same.

问：谁能提供这篇硕士论文

1. 答：07年的论文还没有上网,还有前提是她的论文是优秀论文.
   同个导师的其他人的论文到是能查到.(06年以前)

问：求一篇三千字的关于遗传算法的英文论文

1. 答：我在英国的硕士论文写得是基因遗传建立的机器人路径规划，不知道对你有没有什么用，要是用的话，我的邮箱是diablokangxm@

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