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《用遺傳算法求解半無(wú)限非線性規(guī)劃的研究與動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、貴州大學(xué)碩士學(xué)位論文用遺傳算法求解半無(wú)限非線性規(guī)劃的研究與動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的實(shí)現(xiàn)姓名：張鍵紅申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：李祥20011201致謝：x§27)翻l衷心感謝導(dǎo)師李祥教授!從論文的選題、可行性研究、文獻(xiàn)的收集、到研究工作的開(kāi)展，特別是論文的撰寫(xiě)，老師給予了無(wú)微不至的關(guān)懷，提出了許多富有建設(shè)性的意見(jiàn)。導(dǎo)師認(rèn)真、嚴(yán)謹(jǐn)、踏實(shí)的科研作風(fēng)和淵博的學(xué)識(shí)，使我受益非淺。今后唯有加倍努力，以報(bào)答導(dǎo)師的培育之情。最后，感謝所有關(guān)心和幫助過(guò)我的人們!謝謝!摘要遺傳算法(Gen舒cA190rithrn，GA)是一種基于自然群體遺傳演化機(jī)制的高效探索算法，它是美國(guó)學(xué)者Hollall
2、d于1975年首先提出來(lái)的。它摒棄了傳統(tǒng)的搜索方式，模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程，采用人工進(jìn)化的方式對(duì)目標(biāo)空間進(jìn)行隨機(jī)化搜索。它將問(wèn)題域中的可能解看作是群體的一個(gè)個(gè)體或染色體，并將每一個(gè)體編碼成符號(hào)串形式，模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程，對(duì)群體反復(fù)進(jìn)行基于遺傳學(xué)的操作(遺傳，交叉和變異)，根據(jù)預(yù)定的目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，依據(jù)適者生存，優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化規(guī)則，不斷得到更優(yōu)的群體，同時(shí)以全局并行搜索方式來(lái)搜索優(yōu)化群體中的最優(yōu)個(gè)體，求得滿足要求的最優(yōu)解。本文討論了半無(wú)限非線形規(guī)劃的定義，并對(duì)半無(wú)限非線形規(guī)劃的求解進(jìn)行了探討，由于半無(wú)限非線型規(guī)劃的可行域非常大，因而提出了用“
3、沿梯度方向下降的種群整體變異法遺傳算法“來(lái)求解本問(wèn)題，本文中采用改進(jìn)的“可變?nèi)莶罘ā睘榛舅枷雭?lái)求解此問(wèn)題，即把無(wú)限多個(gè)約束轉(zhuǎn)化為每次只處理有限個(gè)約束。同時(shí)提出了利用”黃金分割點(diǎn)”來(lái)求解最不滿足約束，在遺傳算法中采用了“少而先“的策略進(jìn)行種群初始化和改進(jìn)了的“輪盤(pán)賭”選擇策略選擇子代，由于遺傳算法在搜索過(guò)程中可能會(huì)陷入局部最小，從而找不到全局最優(yōu)解為了解決這一問(wèn)題我們采用群體變異法來(lái)改進(jìn)群體同時(shí)增加了個(gè)體的多樣性。同時(shí)為了防止個(gè)體脫離有意義范圍采用了一個(gè)基因檢查函數(shù)對(duì)此檢驗(yàn)。并利用了局部變異和整體變異對(duì)種群操作，最后在全局優(yōu)化中改進(jìn)了”定步長(zhǎng)爬山法“來(lái)進(jìn)行整體搜尋。它通過(guò)目標(biāo)函數(shù)來(lái)決
4、定搜索方向。本文又討論了用遺傳算法與黃金分割法相結(jié)合的混合算法對(duì)一類(lèi)特殊的非線形函數(shù)進(jìn)行進(jìn)化求解，在此算法中采用了一種非常有效的“輪換交叉“算子對(duì)種群進(jìn)行操作，通過(guò)樣例表明此算法是可行的。因DLLs不僅提供了函數(shù)重用的機(jī)制，而且提供了數(shù)據(jù)共享的機(jī)制。任何應(yīng)用程序都可以共享由裝入內(nèi)存的DLLs管理的內(nèi)存資源塊。在軟件設(shè)計(jì)中采用一種模塊技術(shù)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，使程序更靈活在不同的語(yǔ)言中可以調(diào)用，本文采用了兩種動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)：擴(kuò)展的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)和常規(guī)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，并對(duì)他們的區(qū)別進(jìn)行了討論和分析，并對(duì)他們的優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)進(jìn)行了討論、分析。并對(duì)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的約定即“匹配問(wèn)題”進(jìn)行了探討，由于不同的約定他們的調(diào)用方式
5、不同，同時(shí)也對(duì)使用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)進(jìn)行了分析，例如：vB調(diào)用vc編寫(xiě)的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，由于Ⅶ和．vC中的數(shù)據(jù)類(lèi)型不同，在使用指針調(diào)用就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，因而避免用指針調(diào)用。本文部分工作在《ISFST2000未來(lái)軟件新技術(shù)國(guó)際會(huì)》上報(bào)告并發(fā)表(參考文獻(xiàn)[16】【17】)所編寫(xiě)的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)在vc、Ⅶ中調(diào)用都得到驗(yàn)證。關(guān)鍵詞：遺傳算法、半無(wú)限非線性規(guī)劃、可變?nèi)莶罘?、黃金分割點(diǎn)法、梯度法、動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)AbstractGen舐cAlgon血misahndofemc塒ltse砌alg砸tllInb鵠edonnat【】I．eg∞e廿cmc；蛐smItwas脅nybroug恥fo九ⅣardbyAI珀嘶canscild
6、arHon《ld妞1975GenedcAlg甜t}Lmspumed刪廿orlal8e眥hmode甜ldmodkcdr血on盯髑士llreevomonprocedureandadop七eduIm曲【1ralwayt0raIldomlys∞r(nóng)chtooqcctspaceItre鏟rdsprob曲1eresuhsofproblemdomain凹ach工DrrLosomeori讞vidual趾dch王吐geeveryc}Iromosomeintosyrrfb01typeGenedcalg砸怔皿腳ckedDa朋血g嘰舐cchoice在nd∞{gtureevolubonofr鋤lreri。911
7、iI【gandca訂youtgen舐copera士orAccordingtopreordaindbje舐∞丘m曲on．iteVaIuatesindi、Iidual，thcnc咖刪lallyge扭廿嵋r∞st蛐perpopuⅫonbyeV01lnionprinciple“a血p詛丘oneⅪt脅egood吐dngpreVail舡【d吐lebad蛐ngw鵠hout”·Itse卸出船arldopdrni囂s血e趴叩erindividualofp叩ul出on證910
