| 【中文题名】 | 时间规划和演化计算的若干应用研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-7-8 |
| 【中关键词】 | 人工智能,演化算法,遗传算法,佳点集,佳点集遗传算法,程式 |
| 【英关键词】 | Artificial Intelligence, Evolutionary Algorithm,Genetic Algorithm Good-point Set,Good-point Set GA,formula,Time Relation,R_schedule, Time Programming, Genetic Programming, chromosome, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
本文通过标准遗传算法、佳点集遗传算法、时间规划和遗传规划这四个主题深入探讨了时间规划和演化计算在田径运动会竞赛项目安排中的应用，从中我们学习并了解了时间规划和演化计算的原理和机制。
演化式计算是人工智能研究领域的一项重要学科。现今已经发展出很多方法，但其原理大都来自于自然界生物演化的机制——就是生物学家达尔文提出的“物竞天择，适者生存”的演化论。其中最具代表性、最基本的就是标准遗传算法，在文中我们主要介绍了遗传算法的基本原理、基本操作、基本步骤、一般特点以及遗传算法的发展历史和应用领域。
佳点集遗传算法是在标准遗传算法的理论基础上提出的一种更有效的方法。它采用数论中佳点集的方法来构造新的遗传算子，利用佳点集的性质和特点来提高算法的效率和收敛性，并且已经成功的在一些优化问题中得到了应用，例如背包、货郎担等典型的NP难问题。文中给出了构造佳点集的方法和利用佳点集遗传算法解决问题的具体步骤，并给出了应用于田径运动会竞赛项目安排的例子。
演化式计算的另一种方法就是偏向以程式来表现人工智能行为的遗传规划。它克服了标准遗传算法中染色体结构过于简单的缺点，通过对遗传操作的改... |
| 【论文题纲】 |
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Contents |
2-4 |
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中文摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT（英文摘要） |
5-7 |
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第一章 遗传算法概论 |
7-15 |
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1．1 引言 |
7 |
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1．2 遗传算法与自然选择 |
7-8 |
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1．3 遗传算法的特点 |
8-9 |
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1．4 遗传算法中常用的术语 |
9-10 |
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1．5 标准遗传算法的基本步骤 |
10-12 |
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1．6 遗传算法的研究历史与现状 |
12-15 |
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第二章 佳点集遗传算法 |
15-27 |
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2．1 引言 |
15 |
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2．2 数论中佳点集的定义和性质 |
15-17 |
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2．3 佳点集遗传算法 |
17-21 |
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2．4 佳点集遗传算法的应用 |
21-27 |
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第三章 时间规划问题 |
27-47 |
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3．1 引言 |
27 |
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3．2 时间的表示方法 |
27 |
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3．3 时间规划方法存在的问题 |
27-30 |
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3．4 时间规划的关系矩阵方法 |
30-34 |
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1． 时间模型分析 |
30-33 |
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2． 单成份时间关系约束下的关系矩阵表示法 |
33-34 |
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3．5 单成份时间关系约束下的及时刻表 |
34-39 |
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3．6 R_时刻表算法的具体应用举例 |
39-42 |
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3．7 多成份的的R_时刻表 |
42-47 |
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第四章 遗传规划问题 |
47-56 |
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4．1 引言 |
47 |
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4．2 遗传规划简介 |
47-48 |
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4．3 遗传规划机制分析 |
48-52 |
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4．4 运用遗传规划求解近似函数 |
52-56 |
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第五章 结束语 |
56-57 |
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参考文献 |
57-61 |
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导师、作者简介 |
61-62 |
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致谢 |
62 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386868 |
