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   典型的遗传算法CGA(Canonical Genetic Algorithm)通常用于解决下面这一类的静态最优化问题： 考虑对于一群长度为L的二进制编码bi，i＝1，2，…，n；有 bi∈{0

遗传算法在试题组卷中的应用 遗传算法在试题组卷中的应用 燕山大学研究生部 刘彬 金涛 李阳明 卢纪生 摘要： 本文运用遗传算法的全局寻优对考试中的自动化组卷进行了研究，并得到了一个解决适合考方要求的试题模型的好的算法。

第2l卷第5期电子设计工程2013年3月V01．2lNo．5ElectronicDesignEngineeringMar．2013基于遗传算法的高维子空间聚类算法设计黄白梅，章政(武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉430081)摘要

人工智能实验报告 实验六 遗传算法实验II 一、实验目的： 熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。 二、实验原理：

改进的多目标遗传算法在结构优化设计中的应用 关志华 作者简介：关志华（1971-），男，天津大学管理学院99秋季博士，主要研究方向为多目标进化算法及其应用。 （天津大学管理学院9013信箱 天津 300072）

基于杂合遗传算法的Portfolio整数规划模型*基金项目：国家自然科学基金（79700016） 安向龙 李露凌 刘则毅 （1.天津大学理学院 天津，300072; 2.中国十三冶天津公司 天津，300301）

基于无向图理论的计算机网络k-划分优化遗传算法 黄新力 严广乐 （上海理工大学管理学院, 200093） 摘要 本文分析了网络多划分优化问题的实质，提出运用无向图多划分理论对该问题加以研究，并结合问

红、绿、蓝 B、 .红、黄、蓝 C、 黄、绿、蓝 D、 红、绿、黄 2 【单选题】图中所展示的基因遗传算法过程是(C)过程。 A、 交叉 B、 复制 C、 变异 D、 初始化 3 A、 高了;高了 B、

这个组合下的各群落重心即为待建仓库的理想地址。 2.2 整数规划模型研究的综述 在求解整数规划时,不少学者又把整数规划与遗传算法相结合.由于结合的方式不一样,具有的求解优势也不一样。如姜大立,杜文,张拥军(2003) 对易腐物品的物流中心选址问题进行了分析与讨论

介绍1至3个与本文提出方法有联系的知识点，比如，本文提出的是粒子群优化算法和遗传算法的混合算法，那相关知识部分的结构可以为：1、相关技术1.1粒子群优化算法简要介绍1.2遗传算法简要介绍 注：相关知识介绍时避免长篇大论，如果有的

结论 的不确定性和关于 证据 的不确定性。 三 名称解释（每词4分，共20分） 人工智能 专家系统 遗传算法 机器学习 数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)

中得到了越来越广泛的应用。其中，北京科技大学高效轧制国家工程研究中心提出的遗传神经网络的方法，将遗传算法的能够收敛到全局最优解和鲁棒性强的优点与神经网络结合起来，并运用实际生产数据对该网络进行训练和测

本文针对矩形件二维优化布局问题，混合0-1规划等方法，建立了以材料最大利用 率为目标的单层优化模型，利用遗传算法，剩余矩阵算法对其进行求解，以此研究实际 生产生活中的矩形零件排样、切割问题 针对问题一的第一部

1997）、玻尔兹曼机神经网络（boltzman machine）（kryzanowsk,galler,wright1993）、遗传算法以及多智能体系统等。 　　XX年1月，人民银行的个人征信系统在全国正式运行，可以查询到个人在商业

结构以适应自然的变化。模仿生物来建立功能强大的算法，进而将它们运用于复杂的优化问题。进化计算包括遗传算法、进化策略。进化编程和遗传编程。 进化算法的主要原理：通过多点出发来同步搜索全局最优解，在进化算

以车辆整体营运时间最短为目标设计司机排班算法； 覃运梅等(2008) 以车辆数量和空驶时间为目标设计遗传算法进行单车场车辆调度； 魏明等(2011) 研究了跨线车辆调度问题，以车辆数量、车辆等待和空驶时间

决方案; 5. 具有良好的数学建模能力，熟悉人工智能算法和经典的路径规划算法，如专家系统算法、 遗传算法、蚁群算法、A___等算法; 6.具有算法的仿真与编程实现能力; 7.具有良好的英文文献检索和阅读能力;

括设计方法学、优化设计、可靠性设计、有限元法、动态设计、计算机辅助设计、人工神经元计算方法、工程遗传算法智能工程、价值工程人机工程等。其特点主要有：系统性、社会性、创造性、最优性、动态性、智能化CA

91(1): 53-63. 解宏图，宣然然，彭义，赵劲松，李军，白震，张威，何红波，张旭东，2014，基于遗传算法的波长选择方法对土壤有机碳预测模型影响，土壤通报，45(4): 795-800 (Chinese

力学性质和自适应的协同行为。 18. 18联结主义方法1975年，John Holland提出遗传算法，模仿生物染色体中基因的选择(selection)、交叉(crossover)和变异(mutation)的自然进化过程