人工智能导论学习体会及遗传算法应用

《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展

一、《人工智能》课程学习体会

1．课程学习历程

这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。

在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。

课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。

2．课程学习体会与感悟

学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。

另一个方面则是，人工智能的应用领域非常之多，诸如机器学习，专家系统等，每一部分都是可以单独拿出来作为深入学习的方向的。因此，现在的学习，只是对人工智能有了一个初步的了解，想要入门还需要学习更多的内容，还需要投入更多的时间。

二、遗传算法在最优化问题的应用与发展

1.遗传算法简述

遗传算法GA是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，非常适合用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。遗传算法可广泛应用与组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。

2.生物遗传与遗传算法的对应关系

3.用遗传算法在经典的最优化问题TSP（旅行商问题）中的应用

(1)问题提出

有一个旅行商从一个城市出发，每个城市访问一次，并且只能访问一次，最后再回到出发城市，问如何行走才能使得行走的路径长度最短。

(2)方法策略

采用遗传算法求解

(3)求解过程

①编码：假设有n个城市，依次编号1、2、3、4、...、n；

②初始化种群：随机产生规模为k的种群序列，设置迭代次数为m；

③编写适应度函数：这里选用染色体编码表示的路径总长度；

④选择：这里可以选择达到迭代次数时，选择当前的最优解，作为整

个问题的最优解；

⑤交叉：当不满足选择的条件时，就进行部分匹配交叉，并消除基因

冲突；

⑥变异：产生两个随机数，交换其位置。

(4)输出结果

根据(3)中的求解过程就可以得到一个TSP问题的可行解，即一个长度为

n的数字串序列，同时可以得到最短路径的值。

(5)问题总结

从算法的步骤上我们可以看出，遗传算法它是一种随机算法，但并

不是盲目的，它是有一定目的性的，对于适应度比较差的个体可以过滤

掉。同时对于不满足适应度函数或选择的种群或个体可以进行交叉和变

异，以此来使其进化，以达到我们的需求。

应当注意的是，遗传算法得到的解并不是唯一的，并且每次得出的结果也不一定是相同的，它往往求得的值是该问题的最优解的一个近似

解或者是问题的一个可行解。当然，对于大规模的问题，往往求出精确

的最优解是没有必要的，那么这时使用一个近似解或可行解的优势就体

现出来了。

4.遗传算法的发展

通过上述TSP问题的应用，我们可以知道遗传算法在最优化问题中还是有着一定地位的。它可以有效的解决传统求解策略中，当数据量、计算量过于庞大时，无法快速得到结果的情况。

当然，基本的遗传算法在解决问题时会显的很繁琐，所求得的结果往往和问题的最优解有一定的差距。这时我们可以给算法中的一些步骤做相应优化，比如在交叉、变异时，可能会产生父代已经产生过的序列，我们可以将这些序列进行排除。因此在使用遗传算法解决问题的过程中一定要对算法进行组合优化。

遗传算法除了在求解最优化问题上有着广泛的应用，还在机器学习、信号处理、自适应控制等领域发挥着重要作用。

2020客服工作心得体会感悟6篇

淘宝客服工作心得体会感悟 1：新的顾客需要花费大量的时间和精力才能促成交易，但是老顾客就不一样，因为他们了解我们的服务和产品，所以只要有他们满意的，那么他们不需要多询问，就会自助购物了。因此，维护老客户是我们的一项重要任务。淘宝近几年的不断改版，也为卖家提供了很多新的功能，其中也注意到维护老客户的重要性，所以特别推出了软件给卖家实用，让卖家能轻松地利用淘宝工具联络买家并增加和买家的感情。一、旺旺群发消息。阿里旺旺不仅是买卖双方联系并交流问题的工具，也是卖家和买家联络感情的重要工具之一。利用阿里旺旺可以把买家们分组加为联系人，也可以群发消息给买家，如果有新货到或者什么促销活动等信息，那么阿里旺旺的群发功能就可以迅速地通知买家们。二、发送站内信。通过站内信随时通知买家关于店铺的更新情况也是联络买家的方式。站内信是淘宝类似于发送邮件的功能，我们可以通过站内信在特别的节日或者在买家生日当天送上祝福，这会让买家感受到我们的贴心，既增进了卖家和买家之间的感情，同时也会让买家一直支持我们的店铺。如果买卖双方都不愿意走近一步，那么双方之间可能仅仅保持纯粹的买卖关系。但是如果我们很热情，而且会努力亲近买家并和买家做朋友，那么相信双方会不只限于买卖关系，而且买家会一直支持我们的。三、阿里店版。阿里店版是卖家的好助手，三星以上等级的卖家便可以申请开通阿里店版，店版相对于普通版，有很多功能可以帮助卖家更好地管理店铺、整理宝贝和联络买家。通过客户页面可以查看买家的购买数量和金额等情况，有助于卖家跟买家的联系。面颊可以设置给予买家的优惠额度等，还可以查看买家的交易情况、交易比数和金额等。四、手机短信。手机是大多数人都使用的通信工具，手机也有群发功能，我们可以在平时积累买家的电话号码，把每个买家的名字和喜好以及生日等信息记录下来，然后在买家生日的时候送上一条祝福信息，或者在买家第二次购买的时候，根据买家的喜好来给买家发信息。相信贴心的服务，肯定会让顾客很感动，从而让他们成为店铺的忠实顾客。物业客服工作心得体会感悟 2：在过去的一年中，经过个人对客户满意度的调查，发现客户满意是一种心理活动，是客户的需求在被满足后的愉悦感。对于顾客来说，他花了定的代价，需要达到一定的目的，如果我们提供给他的产品、服务等有很大一部分不是他所的，那怕你的价格比别人低，可能也不能提高他的满意度。所以客户满意度是衡量客户满意度的量化指标，由该指标可以直接了解企业、产品或服务在客户心目中的满意度级别。对客户满意度的一个调查也主要是在客户回访中做到的，在一年的时间里，通过对一些客户的回访，来收集客户的意见，并将这些意见整理和总结，反映给公司，这样的话就能够进一步地提高客户满意度，而最终目的就是为进一步销售铺垫的准备。客户对于具有品牌知名度或认可其诚信度的企业的回访往往会比较放心，愿意沟通和提出一些具体的意见。客户提供的信息是企业在进行回访或满意度调查时的重要目的。如果企业本身并不为人太多知晓，而策划回访的程度又不行的话，那很可能会影响公司本身的形象，以及再次的交易。所以我

遗传算法的研究及应用毕业设计

毕业设计遗传算法的研究及应用摘要本文分为三部分：第一部分：遗传算法的概述。主要介绍了遗传算法的基本思想、遗传算法的构成要素、遗传算法的特点、遗传算法的基本模型、遗传算法的应用情况及今后的研究方向等等的内容。第二部分：基于Matlab 7.0下的遗传算法求解函数最值问题。遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的应用。本人选择了函数优化这个应用领域，按照遗传算法的步骤，即编码、解码、计算适应度（函数值）、选择复制运算、交叉运算和变异运算，对函数进行求解最值。第三部分：对遗传算法求函数最值问题的改进。这部分主要针对本文第二部分进行改进，通过改变基本遗传算法运行参数值，如改变交叉概率Pc值和变异概率Pm值，从而使最优值更加接近相对标准下函数的最值。关键词：遗传算法适应度交叉概率变异概率

目录 1 前言 (1) 2 遗传算法概述 (1) 2.1生物进化理论和遗传学的基本知识 (1) 2.2遗传算法的基本思想 (3) 2.3遗传算法的构成要素 (3) 2.3.1 染色体编码方法 (3) 2.3.2 适应度函数 (4) 2.3.3 遗传算子 (4) 2.3.4 基本遗传算法运行参数 (5) 2.4遗传算法的特点 (6) 2.5遗传算法的基本模型 (7) 2.6遗传算法的应用 (8) 2.7遗传算法今后的研究方向 (10) 3 基于MATLAB 7.0下的遗传算法求解函数最值问题 (11) 3.1遗传算法的标准函数 (11) 3.2解题步骤说明 (12) 3.2.1 编码问题 (12) 3.2.2 选择运算 (12) 3.2.3 交叉运算 (13) 3.2.4 变异运算 (13) 3.3运行参数说明 (14) 3.4对遗传算法求得的最值的分析 (14) 3.5运行程序以及对其解释 (14) 3.6从数学的角度求解函数最优值 (18) 3.6.1 自变量x以0.2为步进单位 (18) 3.6.2 自变量x以0.1为步进单位 (19) 3.6.3 自变量x以更精确的数为步进单位 (21)

遗传算法的优缺点

遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种, 它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子: 选择、交叉和变异. 。数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象，使迭代无法进行。遗传算法很好地克服了这个缺点，是一种全局优化算法。生物在漫长的进化过程中，从低等生物一直发展到高等生物，可以说是一个绝妙的优化过程。这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发，提出了遗传算法( GA)。算法中称遗传的生物体为个体( individual )，个体对环境的适应程度用适应值( fitness )表示。适应值取决于个体的染色体(chromosome),在算法中染色体常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因 (gene)。一定数量的个体组成一个群体(population )。对所有个体进行选择、交叉和变异等操作,生成新的群体,称为新一代( new generation )。遗传算法计算程序的流程可以表示如下［3］：第一步准备工作 (i)选择合适的编码方案，将变量(特征)转换为染色体(数字串，串长为m。通常用二进制编码。 (2 )选择合适的参数，包括群体大小(个体数M)、交叉概率PC和变异概率Pm (3、确定适应值函数f (x、。f (x、应为正值。第二步形成一个初始群体(含M个个体)。在边坡滑裂面搜索问题中，取已分析的可能滑裂面组作为初始群体。第三步对每一染色体(串)计算其适应值fi ,同时计算群体的总适应值。第四步选择计算每一串的选择概率Pi=fi/F 及累计概率。选择一般通过模拟旋转滚花轮 ( roulette ,其上按Pi大小分成大小不等的扇形区、的算法进行。旋转M次即可选出M个串来。在计算机上实现的步骤是：产生［0,1］间随机数r，若rpc ,则该串参加交叉操作,如此选出参加交叉的一组后,随机配对。 (2)对每一对，产生［1 , m］间的随机数以确定交叉的位置。第六步变异如变异概率为Pm则可能变异的位数的期望值为Pm x mx M,每一位以等概率变异。具体为对每一串中的每一位产生［0 , 1］间的随机数r,若r

大学课件--遗传算法应用的分析与研究-

遗传算法应用的分析与研究福州八中钱自强【摘要】随着科技水平的不断发展，人们在生产生活中遇到的问题也日益复杂，这些问题常常需要在庞大的搜索空间内寻找最优解或近似解，应用传统算法求解已经显得相当困难。而近年来，生物学的进化论被广泛地应用于工程技术、人工智能等领域中，形成的一类有效的随机搜索算法——进化算法，有效的解决了诸多生产生活中的难题而显得越来越流行。本文的首先将介绍进化算法的原理以及历史使大家对进化算法有一个初步的了解，其次将详细介绍应用遗传算法解题的步骤，并提出有效改进和应用建议。紧接着通过一个NP难题的优化实例让大家对遗传算法有更深刻的了解，最后通过数据分析证明其方法的有效性。【关键词】人工智能；进化算法；遗传算法（GA）；多目标最小生成树目录一、进化算法理论 1．1进化算法概述－ 2－ 1．2遗传算法介绍－ 2－二、遗传算法 2．1遗传算法基本流程－ 3－ 2．2遗传算法中各重要因素分析－ 3－ 2．3重要参数设置－ 6－三、遗传算法在多目标最小生成树问题中的应用 3．1多目标最小生成树－ 7－ 3．2应用遗传算法解决多目标最小生成树－ 9－ 3．3测试－11－四、结束语－15－附录－16－

一. 进化算法理论 1．1进化算法概述从远古时代单细胞开始，历经环境变迁的磨难，生命经历从低级到高级，从简单到复杂的演化历程。生命不断地繁衍生息，产生出具有思维和智能的高级生命体。人类得到生命的最佳结构与形式，它不仅可以被动地适应环境，更重要的是它能够通过学习，模仿与创造，不断提高自己适应环境的能力。进化算法就是借鉴生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法。进化算法通过模拟“优胜劣汰，适者生存”的规律激励好的结构，通过模拟孟德尔的遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构。作为随机优化与搜索算法，进化算法具有如下特点：进化算法不是盲目式的乱搜索，也不是穷举式的全面搜索，它根据个体生存环境即目标函数来进行有指导的搜索。进化算法只需利用目标的取值信息而不需要其他信息，因而适用于大规模、高度非线性的不连续、多峰函数的优化，具有很强的通用性；算法的操作对象是一组个体，而非单个个体，具有多条搜索轨迹。 1．2遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm）是进化算法的一个重要分支。它由John Holland提出，最初用于研究自然系统的适应过程和设计具有自适应性能的软件。近来，遗传算法作为问题求解和最优化的有效工具，已被非常成功地应用与解决许多最优化问题并越来越流行。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息互换,它实际上是模拟由个体组成的群体的整体学习过程,其中每个个体表示问题搜索空间中的一个解点.遗传算法从任一初始的群体出发,通过随机选择，交叉和变异等遗传操作,使群体一代代地进化到搜索空间中越来越好的区域,直至抵达最优解点. 遗传算法和其它的搜索方法相比,其优越性主要表现在以下几个方面：首先,遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优,即使在所定义的适应度函数非连续.不规则也能以极大的概率找到全局最优解,其次,由于遗传算法固有的并行性,使得它非常适合于大规模并行分布处理,此外,遗传算法易于和别的技术(如神经网络.模糊推理.混沌行为和人工生命等)相结合,形成性能更优的问题求解方法.

怎样做好客服工作心得体会_客服工作经验总结分享

每一个公司的客服部都好像是一座桥梁，承载着公司与客户之间的沟通协调工作，如何做好客服的工作呢？下面是带来的怎样做好客服工作心得，欢迎大家阅读。每一个物业公司的客服部都好像是一座桥梁，承载着物业与业主之间的沟通协调工作。客服部就像是物业公司的一扇窗，业主可以通过这扇窗感受到物业公司的服务质量与人员素质。由于客服部和业主打交道的机会最多，所以我在实际工作当中及不断的学习下总结了几点做好客服工作的心得如下：首先，要真诚。用一颗坦然真诚的心去对待每一位业主，他们同样也会对你以诚相待。服务宗旨是“用心于人，让服务无所不在!”。无微不至地关怀每一位业主，并非一件简单的事情。除了关心与物业费有关的事以外，还要关心业主的生活和心情。业主的每一件小事都要记在心上。为业主解决实际生活中的小麻烦，会拉近你与业主之间的关系，慢慢地你会发现，他们会越来越愿意与你沟通，渐渐地你们就会成为朋友。客服工作实际上是一种很繁琐的工作，你必须清楚地记得关于业主和你讲过的每一件事。只要你是有心人，就一定会赢得业主们的喜欢和信赖。其次，讲原则。当你和业主关系已经非常好的时候，一定不能忘记做事一定要讲原则。任何一个物业公司都有最起码的制度和标准，虽然要尽全力去满足业主的各种需求，但有损于其他业主或物业公司利益的事就一定不能满足业主。该讲原则的时候，一定要坚持。对待所有的业主都要公平、公正，用统一的标准、统一的服务来规范客服管理工作。其三，敬业。每一个物业客服人都应感到肩负着一种责任。物业管理影响着多少人的安居乐业。一个好的物业公司可以为业主创造一个良好的生活、办公环境，有了好的环境才会有好的心情，所以，每一个物业人都要有一种敬业精神，为小区的良好生活尽自己的一份棉薄之力。其四，规范。为了给业主提供优质、高效的服务，就必须规范客服部的工作流程，遇到各类问题要有统一的处理方法，大多是报修或投诉类的问题。只有规范，才能专业。如果做事不按流程来做，必然导致无条理，无章法，从而大大降低工作效率，问题处理不及时，就会引起业主不满，从而影响物业公司整体对外形象。其五，专业。看起来，客服部似乎就是接接电话，收收费。可是一个称职的客服员，一定要具备全面的与物业相关的专业知识。对于其他部门的情况都需要非常了解。对所管物业辖区的公共设施、设备运行的基本原理、简单的操作规程必须掌握。平时遇到常规性问题就可以做出一个自己的初步判断，减轻工程人员的负担，尤其是遇到突发事件时，能起到一个临时处理、组织、协助的作用。其六，配合。物业公司各职能部门一般有工程部、安全部、保洁部、客服部等。各个部门之间的及时沟通协调非常重要，有些工作需要部门之间相互配合。比如，保安或保洁人员发现公共区域的设备设施有损坏或有异常情况应及时向工程部反映，工程人员则立刻采取相应措施，以保证设施设备的完好性并发挥正常使用功能。客服人员接到业主的有关信息都应及时反映到相关的部门，做好解释处理工作，有些工作的完成需要各部门协助，所以，与各部门的配合非常重要。

基本遗传算法及应用举例

基本遗传算法及应用举例遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法。遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物。目前它已发展成一种自组织、自适应的多学科技术。针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法——基本遗传算法。基本遗传算法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。遗传操作的过程也比较简单、容易理解。同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。 1．1．1 编码方法用遗传算法求解问题时，不是对所求解问题的实际决策变量直接进行操作，而是对表示可行解的个体编码的操作，不断搜索出适应度较高的个体，并在群体中增加其数量，最终寻找到问题的最优解或近似最优解。因此，必须建立问题的可行解的实际表示和遗传算法的染色体位串结构之间的联系。在遗传算法中，把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称之为编码。反之，个体从搜索空间的基因型变换到解空间的表现型的方法称之为解码方法。编码是应用遗传算法是需要解决的首要问题，也是一个关键步骤。迄今为止人们已经设计出了许多种不同的编码方法。基本遗传算法使用的是二进制符号0和1所组成的二进制符号集｛0，1｝，也就是说，把问题空间的参数表示为基于字符集｛0，1｝构成的染色体位串。每个个体的染色体中所包含的数字的个数L 称为染色体的长度或称为符号串的长度。一般染色体的长度L 为一固定的数，如 X=1010100 表示一个个体，该个体的染色体长度L=20。二进制编码符号串的长度与问题所要求的求解精度有关。假设某一参数的取值范围是[a ，b]，我们用长度为L 的二进制编码符号串来表示该参数，总共能产生L 2种不同的编码，若参数与编码的对应关系为 00000000000……00000000=0 →a 00000000000……00000001=1 →a+δ ? ? ? ……=L 2-1→b 则二进制编码的编码精度1 2--= L a b δ 假设某一个个体的编码是kl k k k a a a x 21=，则对应的解码公式为 )2(121 ∑=---+=L j j L kj L k a a b a x 例如，对于x ∈[0,1023],若用长度为10的二进制编码来表示该参数的话，则下述符号串：

做客服的心得体会

做客服的心得体会【篇一：移动客服工作心得体会3篇】移动客服工作心得体会3篇客户服务是指一种以客户为导向的价值观，它整合及管理在预先设定的最优成本--服务组合中的客户界面的所有要素.下面是移动客服工作心得，希望大家喜欢。篇一：移动客服工作心得时光飞逝,转眼间到移动公司工作有了一段时间,感受颇多,收获颇多.新环境,新领导,新岗位,对我来说是一个良好的发民机遇,也是一个很好的锻炼和提升自已各方面能力的机会.刚到营业厅工作时,我就感受到了一种蓬勃向上,积极进取,暖如春风的工作氛围,感觉到了同事们的热情,执着和敬业.正是在他们的启发和感染下,我开始认真学习业务知识,扎扎实实地苦练服务技巧.业务一点一滴的学习,心灵一分一分的融入,工作一点一点的进步,我不断坚持着自己的信仰和追求,在此,首先特别感谢领导和同事们给予我的大力支持,关心和帮助. 使我能够很快地适应公司的管理与动作程序，努力做好本职工作。进入公司工作以来，我认真了解公司的发展概况及企业文化，了解公司的规章制度，熟悉了公司一些相关的业务知识以有系统的基本操作...... 在这几个月里，我工作认真负责，勤勤恳恳，按时并较好的完成上级安排的任务，千里之行，始于足下。我从小事学起，从点滴做起。在这段时间里我首先学习了作为服务营销代表所具备的基本要求和服务礼仪。说到心得体会，感受最深的就是服务，优质的服务态度能带给客户温馨的感受。在营业厅里对每一个客户就是要尽可能的做到使客户满意。客户满意，自然就会增加收益。记得刚上班时我不大喜欢笑，经理赞美我说其实你笑的很可爱的啊，要多点笑哦，这样人也会显得精神活力点。她教导我服务态度很重要，永远站和第一位，服

遗传算法的研究及应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3e12012914.html, 遗传算法的研究及应用作者：彭志勇邓世权来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第07期摘要：遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式，它可以应用与生活中的很多领域。关键词：遗传算法；函数优化；生产调度；自动控制中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2013) 07-0000-02 遗传算法是一种典型的优化搜索算法，它的构造是使用人工的方式，并对生物遗传学和自然选择机理来进行模仿，是一种典型的数学仿真，而这种数学仿真是通过生物进化的过程来进行的，它是进化计算的一种非常重要的形式。与传统的数学模型进行比较，遗传算法有很多的不同的地方，因为它能够解决很多复杂的问题，而传统的数学模型却没办法做到。 1遗传算法的理论研究 1.1遗传算法的由来。美国密西根大学的霍兰德（Holland）将该算法应用于自然和人工系统的自适应行为的研究之中，并且在二十世纪七十年代中期，出版他的第一部著作《自然与人工系统中的适应》。随后，Holland与他的学生们将该算法进行了大力的推广，并把它应用到优化及机器学习等问题之中，而且正式定名为遗传算法。 1.2遗传算法的发展。遗传算法的兴起于20世纪70年代，而到了20世纪80年代的时候，它正好属于一个发展中的过程，到了20世纪90年代时，它已经发展到了颠疯时刻。为一种实用性较强而又很有效率的优化技术，遗传算法的发展还是非常迅速，在国内外已经造成了非常大的影响力。 1.3遗传算法的基本思想。遗传算法是从一个种群（population）开始的，而这个种群代表问题可能潜在解集的，一个种群是由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）所组成。染色体是遗传物质的主要载体，它是由多个基因的集合，其内部表现是某种基因组合决定的。自从初始种群产生以后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小来挑选（selection）个体，遗传算法是采纳了选择、交叉、变异、迁移、局域与邻域等自然进化模型，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），从而产生出代表新的解集的种群。遗传算法和传统搜索算法有很大的不同，它是通过一组随机产生的初始解开始搜索过程。染色体是类似于二进制串的一串符号，对于染色体的测量，我们通常是用适应度来它的好坏

第七章遗传算法应用举例

第七章遗传算法应用举例遗传算法提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题具体的领域。随着对遗传算法技术的不断研究，人们对遗传算法的实际应用越来越重视，它已经广泛地应用于函数优化、组合优化、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码、机器学习等科技领域。遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等多方面的应用取得了成功。本章通过一些例子，介绍如何利用第五章提供的遗传算法通用函数，编写MATLAB 程序，解决实际问题。 7.1 简单一元函数优化实例利用遗传算法计算下面函数的最大值： ()sin(10) 2.0[1,2]f x x x x π=?+∈-，选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9，最大遗传代数为25。下面为一元函数优化问题的MA TLAB 代码。 figure(1); fplot ('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]); %画出函数曲线 % 定义遗传算法参数 NIND= 40; % 个体数目(Number of individuals) MAXGEN = 25; % 最大遗传代数(Maximum number of generations) PRECI = 20; % 变量的二进制位数(Precision of variables) GGAP = 0.9; % 代沟(Generation gap) trace=zeros (2, MAXGEN); % 寻优结果的初始值 FieldD = [20;-1;2;1;0;1;1]; % 区域描述器(Build field descriptor) Chrom = crtbp(NIND, PRECI); % 初始种群 gen = 0; % 代计数器 variable=bs2rv(Chrom,FieldD); % 计算初始种群的十进制转换 ObjV = variable.*sin (10*pi*variable)+2.0; % 计算目标函数值 while gen < MAXGEN, FitnV = ranking (-ObjV); % 分配适应度值(Assign fitness values) SelCh = select ('sus', Chrom, FitnV , GGAP); % 选择 SelCh = recombin ('xovsp',SelCh,0.7); % 重组 SelCh = mut(SelCh); % 变异 variable=bs2rv(SelCh,FieldD); % 子代个体的十进制转换 ObjVSel =variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; % 计算子代的目标函数值 [Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV ,ObjVSel); % 重插入子代的新种群 gen = gen+1; % 代计数器增加 % 输出最优解及其序号，并在目标函数图象中标出，Y 为最优解，I 为种群的序号 [Y,I]=max(ObjV),hold on; plot (variable (I),Y , 'bo'); trace (1,gen)=max (ObjV); %遗传算法性能跟踪

客服工作心得体会及收获【三篇】

客服工作心得体会及收获【三篇】客服工作心得体会及收获【1】弹指之间,从20xx年3月进入客户服务这个行业到现在已经快半年了，在这半年中，经我手处理过多少case，我已记不清了，只知道面对客户电脑故障或者投诉问题，从最初心理上的惧怕，到现在情绪上的释然。客户服务工作不仅需要我们对工作要有满腔热忱，更要有一颗追求完美的心。其实客户就是我们每天都要面对的考官，如果我们客服人员每天上班懒懒散散，毫无精神，甚至言辞冷漠，态度生硬，那么换位想一下，你对工作人员付出应有的尊重吗?有问必答，笑容可掬，彬彬有礼，和蔼可亲，端庄大方，沉着冷静，做到无可挑剔，这些是我们的服务规范，扪心自问这些规范我们做到了多少?客户对你的态度，实际就是你自身言行的一面镜子，不要总去挑剔镜子的不好，而是应更多地反省镜子里的那个人哪里做的不够好，哪里又需要改进。其实相信大多数客服人员和我都会有同感，就是每当遇到不讲理的客户时，就在想天底下怎么会有这种人;但每当为客户解决了问题时，心里又会泛起一点小小的成就感。所以做为一名客服人员首先要有一个良好的心态，要懂得如何适时地调节好自己的情绪，不能让自己的情绪影

响工作的效率。所以不管以后的工作将会发生什么样的变化，我都不敢有丝毫的松懈，并将更加认真的做好自己份内的事，努力克服个性的弱点，推开障碍和阻力，抛弃小我，轻松上阵。我的信念是活到老，学到老，要自信一生，也许只有用学习的心态来支撑自己，才能使自己在客服工作岗位上更有活力、更具创意和更加从容一些吧。客服工作心得体会及收获【2】对于一个客服代表来说，做客服工作的感受就象是一个学会了吃辣椒的人，整个过程感受最多的只有一个字：辣。如果到有一天你已经习惯了这种味道，不再被这种味道呛得咳嗽或是摸鼻涕流眼泪的时候就说明你已经是一个非常有经验的老员工了。我是从一线员工上来的，所以深谙这种味道。作为一个班长，在接近两年的班长工作中，我就一直在不断地探索，企图能够找到另外一种味道，能够化解和消融前台因用户所产生的这种“辣”味，这就是话务员情绪管理。毕竟大多数的人需要对自己的情绪进行管理、控制和调

遗传算法理论及其研究进展

遗传算法理论及其应用研究进展摘要：本文阐述了遗传算法的基本原理以及求解问题的一般过程，讨论了遗传算法存在的不足和针对其不足采取的弥补措施，概述了遗传算法常见的应用领域。最后，讨论了遗传算法的未来研究方向。关键词：遗传算法；算子；优化 Development on Genetic Algorithm Theory And Its Application Liu Jun (201320620181) (College of Mecha ni cal Engin eeri ng of Un iversity of South Chi na Hen gya ng Hunan 421001) Abstract: This paper stated the basic theory of Genetic Algorithm (GA) and the process of sol ving the problem, discussed the weak ness of gen etic algorithm and the impro ving measures about gen etic algorithm. Then summarized the com mon applicati on fields of gen etic algorithm. Fin ally, poin ted out the gen etic algorithm ' research direct ions in the future. Keywords: gen etic algorithm (GA); operator; optimizati on 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。它来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法，具有坚实的生物学基础；它提供从智能生成过程观点对生物智能的模拟，具有鲜明的认知学意义；它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有可实现的并行计算行为；它能解决任何种类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学等领域，适用于解决复杂的非线性和多维

淘宝客服工作心得体会

淘宝客服工作心得体会导读：淘宝客服工作心得体会（一）入职半个月以来，在领导和同事的帮助下，本人对淘宝客服工作职责及内容有了较好了解和基本掌握，并已开始正式上岗。现就工作学习心得，工作的内容要点及工作中出现的问题作一个阶段性的，以为日子不断对自己工作进行完善做参考和准备。淘宝客服作为网店的一个重要组成部分。其重要性不可忽视。首先它是店铺和顾客之间的纽带和桥梁，一名合格的客服首先要做到认真、负责、诚信、热情的去接待每一位顾客。其次是要有良好的语言沟通技巧，这样可以让客户接受你的产品，最终达成交易。再次，作为客服同时要对自己店内的商品有足够的了解和认识，这样才可以给客户提供更多的购物建议，更完善的解答客户的疑问。本人在这半个月的工作已经清楚的认识到自己工作的职责及其重要性，工作中也在不断学习如何提高自己工作的技能，虽然此前没有相关工作经验但希望能从零学起，争取早日成为一名合格的淘宝客服。下面就本人售前导购，售中客服，还有售后服务工作进行初步解析。首先是售前导购。售前导购的重要必不仅在于它可以为顾客答疑解惑，更在于它可以引导顾客购买，促成交易，提高客单价。在售前沟通中一般包括打招呼、询问、推荐、议价、道别等这几个方面。在打招呼方面，无论旺旺是在线或都其它状态，自动回复这项必不可少。自动回复可以让我们做到及时快速回复，让顾客第一时

间感受到我们的热情，同时自动回复里附加有我们店名可以强化顾客的印象。除了自动回复，自己也要在第一时间回复询问顾客有什么需要帮助的。在询问答疑方面，无论是什么情况都铭记第一时间关注旺旺显示顾客在关注店里的哪款包包，打开相应的页面，时刻准备着回答亲们提出的任何咨询。在议价环节则非常考验一个人的沟通水平和谈判能力，何如才能做到巧妙的跟客人周旋，既能保住价格堡垒又能让客人感觉到我们的价格是最低实在不能再降，这个需要自己在工作中不断去学习提高自己沟通能力。道别步骤也必不可少，无论是成交或没有成交都要保持统一的热情态度去对待每一位客人。淘宝客服工作心得体会（二）接触淘宝销售也已经半年多了，回想半年的淘宝客服经历，有很多感触;在这半年里，通过淘宝接触了全国各地的淘友，他们有着不同的价值观，不同的消费观，也有着不同的表达方式，以前一直在学校，接触的都是同学老师，总是很希望快点毕业进入社会，自己工作，也可以有自己的小小天地，但是真正从实习到现在毕业的这段日子，才真正体会到工作和上学是两种生活，也明白了父母赚钱的不容易，更理解了淘宝卖家和买家都有着各自的辛酸和难处，很多时候站在公司和买家的立场上，我很难决定怎么去处理，很多时候我尽可能的`争取公司和买家利益的一种平衡，努力的想让双方都满意。虽然我一直很努力的争取沟通，但也有些时候不能找到双方都满意解决方法，工作中有时候也很无奈，有时不能理解一些买家很苛刻、

使用MATLAB遗传算法工具实例(详细) (1)【精品毕业设计】(完整版)

最新发布的MA TLAB 7.0 Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。本章8.1节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。 8.1.1 工具箱的特点 GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MA TLAB数值计算环境的性能。遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化问题。所有工具箱函数都是MATLAB的M文件，这些文件由实现特定优化算法的MATLAB语句所写成。使用语句 type function_name 就可以看到这些函数的MATLAB代码。我们也可以通过编写自己的M文件来实现来扩展遗传算法和直接搜索工具箱的性能，也可以将该工具箱与MATLAB的其他工具箱或Simulink结合使用，来求解优化问题。工具箱函数可以通过图形界面或MA TLAB命令行来访问，它们是用MATLAB语言编写的，对用户开放，因此可以查看算法、修改源代码或生成用户函数。遗传算法与直接搜索工具箱可以帮助我们求解那些不易用传统方法解决的问题，譬如表查找问题等。遗传算法与直接搜索工具箱有一个精心设计的图形用户界面，可以帮助我们直观、方便、快速地求解最优化问题。 8.1.1.1 功能特点遗传算法与直接搜索工具箱的功能特点如下：图形用户界面和命令行函数可用来快速地描述问题、设置算法选项以及监控进程。具有多个选项的遗传算法工具可用于问题创建、适应度计算、选择、交叉和变异。直接搜索工具实现了一种模式搜索方法，其选项可用于定义网格尺寸、表决方法和搜索方法。遗传算法与直接搜索工具箱函数可与MATLAB的优化工具箱或其他的MATLAB程序结合使用。支持自动的M代码生成。 8.1.1.2 图形用户界面和命令行函数遗传算法工具函数可以通过命令行和图形用户界面来使用遗传算法。直接搜索工具函数也可以通过命令行和图形用户界面来进行访问。图形用户界面可用来快速地定义问题、设置算法选项、对优化问题进行详细定义。 133

大学生客服实习心得体会(推荐)

大学生客服实习心得体会物业管理是一种与房地产综合开发的现代化生产方式相配套的综合性管理，它是与因住房改革而出现的产权多元化格局相衔接的统一管理，是与建立市场经济体制相适应的社会化、专业化、企业化、经营型的管理。这种集高度统一的管理全方位多层次的服务、市场化的经营为一体，寓经营与管理于服务中的物业管理，其实是一种服务性的行业。物业管理属于第三产业，是一种服务性行业。同属第三产业，物业管理又具有自己特有的性质，即它是集管理、服务、经营于一体，并寓经营、管理于服务中的产业。为物业所有人与使用人提供优质、高效、周到的服务，使物业升值。恒佳物业管理公司想业主之所想，急业主之所急。其运作处于良好水平，收费率达到88%以上，业主满意度达到中上等水平。小区环境优美，绿化程度高，设施齐全完备，经常开展各项活动，丰富业主的业余生活，属于高品质小区。其经营目标是为业主创造一个“安全、温暖、快捷、方便、洁净”的生活小区。本次我实习的主要工作是接待业主来访、故障申报以及投诉处理。其中，主要应该注意的是热情接待业主，并尽快的帮助业主解决实际问题。针对一些不属于物业负责范围内的问题，进行进一步分析，提出对策与解决方法，大大降低业主利益损失程度。过年前，在领导的指导下，对小区内的安全隐患进行了清除和排解。为小区业主提供了一个干净的环境，度过一个安全而又和谐的新年。同时，也对小区业主缴费情况进行录入与整理，保障每个业主的利益，也同时对一些恶意欠费的业主进行上门回访和问题的处理。加强培训、提高业务水平

物业管理行业是一个法制不健全的行业，而且涉及范围广，专业知识对于搞物业管理者来说很重要。但物业管理理论尚不成熟，实践中缺乏经验。市场环境逐步形成，步入正轨还需一段很长的时间。这些客观条件都决定了我们从业人员需不断地学习，学习该行业的法律法规及动态，对于搞好我们的工作是很有益处的。客服部是与业主打交道最直接最频繁的部门，员工的素质高低代表着企业的形象，所以我们一直不断地搞好员工培训、提高我们的整体服务水平，我们培训的主要内容有： (一)搞好礼仪培训、规范仪容仪表良好的形象给人以赏心悦悦目的感觉，物业管理首先是一个服务行业，接待业主来访，我们做到热情周到、微笑服务、态度和蔼、这样即使业主带着情绪来，我们的周到服务也会让其消减一些，以使我们解决业主的问题这方面，陈经理专门给全部门员工做专业性的培训，完全是酒店式服务规范来要求员工。如前台接电话人员，必须在铃响三声之内接起电话，第一句话先报家门“您好”，天元物业×号×人为您服务“。前台服务人员必须站立服务，无论是公司领导不是业主从前台经过时要说”你好“，这样，即提升了客务部的形象，在一定程度也提升了整个物业公司的形象，更突出了物业公司的服务性质。前台接待是管理处的服务窗口，保持信息渠道畅通，监督巡查、调度和协调各部门工作，是前台接待的主要职责。在日常服务中，前台不仅要接待业主的各类报修、咨询、投诉和建议，更要及时地向相关部门、施工单位反映业主需求，监督维修跟进工作，对维修完成情况进行回访，完成最后闭环。为提高工作效率，在持续做好人工沟通记录的同时，前台接待还要负责收费资料的统计存档，使各种信息储存更完整，查找更方便，保持了原始资料的完整性

基于数据挖掘的遗传算法

基于数据挖掘的遗传算法 xxx 摘要:本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。关键词：数据挖掘遗传算法 Genetic Algorithm Based on Data Mining xxx Abstract：This paper defines the concepts and theories of genetic algorithm source, Introducing genetic algorithm research directions and application areas, explaining the concepts of genetic algorithms, coding rules, the three main operator and fitness function，describing genetic algorithm parameter selection process and criteria，in addition in the given combination of genetic algorithm based on the practical application. Key words: Data Mining genetic algorithm 前言遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。遗传算法于20世界六七十年代由John Holland[1]发展而成。它提供了一个用于研究一些生物因素相互作用的框架，如配偶的选择、繁殖、物种突变和遗传信息的交叉。在自然界中，特定环境限制和压力迫使不同物种竞争以产生最适应于生存的后代。在遗传算法的世界里，会比较各种候选解的适合度，最适合的解被进一步改进以产生更加优化的解。遗传算法借助了大量的基因术语。遗传算法的基本思想基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。生物在自然界的生存繁殖，显示对其自然环境的优异自适应能力。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机制研究和行为模拟。通过仿效生物的进化与遗传，根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作，使所要解决的问题从随机初始解一步步逼近最优解。现在已经广泛的应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。[2]在工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，成功解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。遗传算法作为一类自组织于自适应的人工智能技术，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。 1.遗传算法的应用领域和研究方向 1.1遗传算法的特点遗传算法作为一种新型、模拟生物进化过程的随机化搜索方法，在各类结构对象的优化过程中显示出比传统优化方法更为独特的优势和良好的性能。它利用其生物进化和遗传的思想，所以它有许多传统算法不具有的特点[3]： ※搜索过程不直接作用在变量上，而是作用于由参数集进行了编码的个体上。此编码操作使遗传算法可以直接对结构对象进行操作。 ※搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降低了陷入局部最优解的可能性，易于并行化。