遗传算法学习心得
基本概念
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
GA的组成:
（1）编码（产生初始种群）
（2）适应度函数
（3）遗传算子（选择、交叉、变异）
（4）运行参数
编码
基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有：
（1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题）
如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体)
（2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题）
如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。
（3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示）
如,问题：给定了很多组输入和输出。请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。
编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。
（4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题）
在值编码中，每个基因就是一串取值。这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。
适应度函数
遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。
如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。
遗传算子——选择
遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。
SGA（基本遗传算法）中采用轮盘赌选择方法。
轮盘赌选择又称比例选择算子，基本思想：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。设群体大小为n ，个体i 的适应度为Fi，则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为：
遗传算子——交叉
所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。交叉运算在GA中起关键作用，是产生新个体的主要方法。
1. 单交叉点法（用于二进制编码）
选择一个交叉点,子代在交叉点前面的基因从一个父代基因那里得到,后面的部分从另外一个父代基因那里得到。
如：交叉前：
00000|01110000000010000
11100|00000111111000101
交叉后：
00000|00000111111000101
11100|01110000000010000
2. 双交叉点法（用于二进制编码）
选择两个交叉点,子代基因在两个交叉点间部分来自一个父代基因,其余部分来自于另外一个父代基因.
如：交叉前：
01 |0010| 11
11 |0111| 01
交叉后：
11 |0010| 01
01 |0111| 11
3. 基于“ 与/或”交叉法（用于二进制编码）
对父代按位"与”逻辑运算产生一子代A;按位”或”逻辑运算产生另一子代B。该交叉策略在解背包问题中效果较好 .
如：交叉前：
01001011
11011101
交叉后：
01001001
11011111
4. 单交叉点法（用于互换编码）
选择一个交叉点，子代的从初始位置出发的部分从一个基因复制，然后在另一个基因中扫描，如果某个位点在子代中没有，就把它添加进去。
如：交叉前：
87213 | 09546
98356 | 71420
交叉后：
87213 | 95640
98356 | 72104
5.部分匹配交叉（PMX）法（用于互换编码）
先随机产生两个交叉点，定义这两点间的区域为匹配区域，并用交换两个父代的匹配区域。
父代A：872 | 130 | 9546
父代B：983 | 567 | 1420 变为：
TEMP A: 872 | 567 | 9546
TEMP B: 983 | 130 | 1420
对于TEMP A、TEMP Ｂ中匹配区域以外出现的数码重复，要依据匹配区域内的位置逐一进行替换。匹配关系：1<——>５３<——>６７<——>０
子代Ａ：802 | 567 | 9143
子代Ｂ：986 | 130 | 5427
6. 顺序交叉法(OX) （用于互换编码）
从父代Ａ随机选一个编码子串，放到子代Ａ的对应位置；子代Ａ空余的位置从父代Ｂ中按Ｂ的顺序选取（与己有编码不重复）。同理可得子代Ｂ。
父代A: 872 | 139 | 0546
父代B: 983 | 567 | 1420
交叉后：
子代A: 856 | 139 | 7420
子代B: 821 | 567 | 3904
7. 循环交叉（CX）法（用于互换编码）
CX同OX交叉都是从一个亲代中取一些城市，而其它城市来自另外一个亲代，但是二者不同之处在于：OX中来自第一个亲代的编码子串是随机产生的，而CX却不是，它是根据两个双亲相应位置的编码而确定的。
父代Ａ：1 2 3 4 5 6 7 8 9
| | | | |
父代Ａ：5 4 6 9 2 3 7 8 1
可得循环基因：1->5->2->4->9->1
用循环的基因构成子代Ａ，顺序与父代Ａ一样
1 2 4 5 9
用父代Ｂ剩余的基因填满子代Ａ：
1 2 6 4 5 3 7 8 9
子代Ｂ的编码同理。（循环基因5->1->9->4->2->5）
遗传算子——变异
变异是指依据变异概率将个体编码串中的某些基因值用其它基因值来替换，从而形成一个新的个体。GA中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了GA 的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
注：变异概率Pm不能太小，这样降低全局搜索能力；也不能太大，Pm > 0.5，这时GA退化为随机搜索。
1. 基本位变异算子（用于二进制编码）
基本位变异算子是指对个体编码串随机指定的某一位或某几位基因作变异运算。对于基本遗传算法中用二进制编码符号串所表示的个体，若需要进行变异操作的某一基因座上的原有基因值为0，则变异操作将其变为1；反之，若原有基因值为1，则变异操作将其变为0。
如：变异前：
000001110000000010000
变异后：
000001110001000010000
2. 逆转变异算子（用于互换编码）
在个体中随机挑选两个逆转点，再将两个逆转点间的基因交换。
如：变异前：
1346798205
变异后：
1246798305
运行参数
GA运行时选择的参数应该视解决的具体问题而定，到目前为止，还没有一个适用于GA所有应用领域的关于算法参数的理论。下面是一般情况下使用GA时推荐的参数：
1) 交叉率
交叉率一般来说应该比较大，推荐使用80％-95％。
2) 变异率
变异率一般来说应该比较小，一般使用0.5％-1％最好。
3) 种群的规模
种群规模指的是群体中个体的个数。实验发现，比较大的种群的规模并不能优化遗传算法的结果。种群的大小推荐使用20-30，一些研究表明，种群规模的大小取决于编码的方法，具体的说就是编码串（Encoded String）的大小。也就是说，如果说采用32位为基因编码的时候种群的规模大小最好为32的话，那么当采用16位为基因编码时种群的规模相应应变为原来的两倍。
4) 遗传运算的终止进化代数
个人的想法是，设定一个计数器，如果连续N代出现的最优个体的适应度都一样时，（严格的说应该是，连续N代子代种群的最优个体适应度都<=父代最优个性的适应度）可以终止运算。
也可以简单的根据经验固定进化的代数。
II 运算流程
图中的“是否满足停止准则”便可参照上节中“遗传运算的终止进化代数”
III 灾变与精英主义
灾变
遗传算法的局部搜索能力较强，但是很容易陷入局部极值。引用网上的一段原话:
“那么如何解决遗传算法容易陷入局部极值的问题呢？让我们来看看大自然提供
的方案。六千五百万年以前，恐龙和灵长类动物并存，恐龙在地球上占绝对统治地位，如果恐龙没有灭绝灵长类动物是绝没有可能统治地球的。正是恐龙的灭绝才使灵长类动物有了充分进化的余地，事实上地球至少经历了5次物种大灭绝，每次物种灭绝都给更加高级的生物提供了充分进化的余地。所以要跳出局部极值就必须杀死当前所有的优秀个体，从而让远离当前极值的点有充分的进化余地。这就是灾变的思想。”
灾变就是杀掉最优秀的个体，这样才可能产生更优秀的物种。那何时进行灾变，灾变次数又如何设定？
何时进行灾变，可以采用灾变倒计数的方式。如果n代还没有出现比之前更优秀的个体时，可以发生灾变。灾变次数可以这样来确定，如果若干次灾变后产生的个体的适应度与没灾变前的一样，可停止灾变。
精英主义
当利用交叉和变异产生新的一代时，我们有很大的可能把在某个中间步骤中得到的最优解丢失。
精英主义的思想是,在每一次产生新的一代时，首先把当前最优解原封不动的复
制到新的一代中。然后按照前面所说的那样做就行。精英主义方法可以大幅提高运算速度，因为它可以防止丢失掉找到的最好的解。
矛盾
由上面看来,灾变与精英主义之间似乎存在着矛盾.前者是将产生的最优个体杀掉,而后者是将最优秀个体基因直接保存到下一代.
应该辩证地看待它们之间的矛盾,两者其实是可以共存的.我们在每一代进行交叉运算时,均直接把最优秀的个体复制到下一代;但当连续N代,都没有更优秀的个体出现时,便可以猜想可能陷入局部最优解了,这样可以采用灾变的手段.可以说,
精英主义是伴随的每一代的,但灾变却不需要经常发生,否则算法可能下降为随
机搜索了.
当然,每个算法中不一定要用精英主义和灾变的手段,应该根据具体的问题而定.
IV GA的特点
遗传算法的优点:
（1）群体搜索，易于并行化处理；
（2）不是盲目穷举，而是启发式搜索；
（3）适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。
（4）容易实现。一旦有了一个遗传算法的程序，如果想解决一个新的问题，只需针对新的问题重新进行基因编码就行；如果编码方法也相同，那只需要改变一下适应度函数就可以了。
遗传算法的缺点:
（1）全局搜索能力不强,很容易陷入局部最优解跳不出来；(可结合SA进行改进,因为SA在理率上是100%得到全局最优的,但搜索代价高)
硕士生考查课程考试试卷 考试科目：MATLAB教程 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：20 年月日午时至时
《MATLAB教程》试题： A、利用MATLAB设计遗传算法程序，寻找下图11个端点的最短路径，其中没有连接的端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a c d e f h i k 1 2 1 6 8 3 1 7 9 4 6 7 2 9 4 2 1 1 B、设计遗传算法求解f(x)极小值，具体表达式如下： 要求必须使用m函数方式设计程序。 C、利用MATLAB编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。
选择题目： A 一、问题分析（10分） 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 1 2 1 6 8 3 1 7 9 4 6 7 2 9 4 2 1 1 如图如示，将节点编号，依次为 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11，由图论知识，则可写出其带权邻接矩阵为： 0 2 8 1 500 500 500 500 500 500 500 2 0 6 500 1 500 500 500 500 500 500 8 6 0 7 500 1 500 500 500 500 500 1 500 7 0 500 500 9 500 500 500 500 500 1 500 500 0 3 500 2 500 500 500 500 500 1 500 3 0 4 500 6 500 500 500 500 500 9 500 4 0 500 500 1 500 500 500 500 500 2 500 500 0 7 500 9 500 500 500 500 500 6 500 7 0 1 2 500 500 500 500 500 500 1 500 1 0 4 500 500 500 500 500 500 500 9 2 4 0 注：为避免计算时无穷大数吃掉小数，此处为令inf=500。 问题要求求出任意两点间的最短路径，Floyd算法采用的是在两点间尝试插入顶点，比较距离长短的方法。我思考后认为，用遗传算法很难找到一个可以统一表示最短路径的函数，但是可以对每一对点分别计算，然后加入for循环，可将相互之间的所有情况解出。观察本题可发现，所有节点都是可双向行走，则可只计算i到j的路径与距离，然后将矩阵按主对角线翻折即可得到全部数据。二、实验原理与数学模型（20分） 实现原理为遗传算法原理： 按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使得适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。 数学模型如下： 设图由非空点集合和边集合组成，其中 又设的值为，故可表示为一个三元组 则求最短路径的数学模型可以描述为：
[编辑本段] 遗传算法定义 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，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）大小选择（selection）个体，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），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。 [编辑本段] 遗传算法特点 遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为： ①首先组成一组候选解； ②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度； ③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解； ④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。 在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。 遗传算法还具有以下几方面的特点： (1)遗传算法从问题解的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。 (2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。 (3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
遗传算法入门到掌握 读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。 想了很久，应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢？遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。这一章将告诉读者，我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去(如果它没有过早被冻坏的话)。 问题的提出与解决方案 让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。 已知一元函数： 图2-1 现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。函数图像如图2-1所示。 极大值、最大值、局部最优解、全局最优解
在解决上面提出的问题之前我们有必要先澄清几个以后将常常会碰到的概念：极大值、最大值、局部最优解、全局最优解。学过高中数学的人都知道极大值在一个小邻域里面左边的函数值递增，右边的函数值递减，在图2.1里面的表现就是一个“山峰”。当然，在图上有很多个“山峰”，所以这个函数有很多个极大值。而对于一个函数来说，最大值就是在所有极大值当中，最大的那个。所以极大值具有局部性，而最大值则具有全局性。 因为遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。所以也可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。在这个多维曲面里面也有数不清的“山峰”，而这些最优解所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）如果至今你还不太理解的话，那么你先往下看。本章的示例程序将会非常形象的表现出这个情景。 “袋鼠跳”问题 既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠，我们希望它们不断的向着更高处跳去，直到跳到最高的山峰（尽管袋鼠本身不见得愿意那么做）。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。下面介绍介绍“袋鼠跳”的几种方式。 爬山法、模拟退火和遗传算法 解决寻找最大值问题的几种常见的算法： 1. 爬山法（最速上升爬山法）： 从搜索空间中随机产生邻近的点，从中选择对应解最优的个体，替换原来的个体，不断重复上述过程。因为只对“邻近”的点作比较，所以目光比较“短浅”，常常只能收敛到离开初始位置比较近的局部最优解上面。对于存在很多局部最优点的问题，通过一个简单的迭代找出全局最优解的机会非常渺茫。（在爬山法中，袋鼠最有希望到达最靠近它出发点的山顶，但不能保证该山顶是珠穆朗玛峰，或者是一个非常高的山峰。因为一路上它只顾上坡，没有下坡。） 2. 模拟退火： 这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中，当金属的温度超过它的熔点（Melting Point）时，原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似，原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变
工人爱岗敬业心得体会 企业普通员工爱岗敬业心得体会工作体会我时常在问自己这样一个问题：“你为企业的发展做好准备了吗？”也许有人会说我只是一名普通的职员，在平凡的不企业普通员工爱岗敬业心得体会我时常在问自己这样一个问题：“你为企业的发展做好准备了吗？”也许有人会说我只是一名普通的职员，在平凡的不能再平凡的岗位上工作，能做出什么事情？在这里我要说：“你错了！”公司的发展需要大家团结起来共同奋斗，企业的壮大离不开你我的共同努力也许你我都在平凡的岗位上，犹如大海里的一滴水，而正是这无数水珠聚集在一起才汇集成浩瀚的大海你我爱岗敬业的实际行动必将成为企业发展壮大的坚实基础人们常说：人若生不逢时，没赶上英雄辈出的时代，即便竭尽所能，终是难以扬名天下是啊，生于和平年代，大多数人从事着极其一般的工作，我们真的很平凡但我要说，为何伟大不能寓于平凡之中，平凡的我们一样能高扬起头，因为平凡中，我们一样能够奉献既然我选择了把保安押运作为我终身的职业，选择了指挥中心工作，做一只公司的“眼睛”，那么我就要把自己的理想、信念、青春、才智毫不保留地奉献给这庄严的选择，让我们把对祖国的热爱，对社会的热爱，对生活的热爱，对家庭的热爱化为一种动力投入到自己的工作中！这种爱让我们会义无反顾地选择敬业什么是爱岗敬业呢？爱岗敬业就是要尊
重自己的工作，忠诚自己的工作，在平凡的岗位上做出不平凡的成绩每当夜深人静的时候，指挥中心的值班人员敏锐的眼睛盯着16路闭路电视，双手熟练地切换着画面，巡视着公司的各个角落因为我们尊重工作，对工作尽职尽责，一丝不苟因为我们忠诚于工作，把个人的利益与企业利益想统一，处处为工作着想，事事从企业利益出发，积极干好自己的本职工作我们都知道对自己的亲人要忠诚，企业的壮大也需要全体员工的忠诚“创一流服务，保金融平安”是我们的宗旨企业顺利向前发展需要我们的忠诚，企业面临困境时更需要我们的忠诚正是这种对企业的忠诚，才有了今天不断发展壮大的公司什么是人生价值？在平凡的岗们上怎样实现人生价值？相信许多人在思考，许多人在追求，也有许多人感到困惑迷惘有句广告语说得好：心有多大，舞台就有多大一个人的价值取向决定人的奋斗目标，也是人生进步的动银行济南分行委员会3月15日组织全行员工在舜耕山庄举行了专题活动的宣讲，决定自3月15日至5月15日，在分行开展“爱岗敬业，尽职尽责”工作作风建设教育实践专题活动会议中马行长做了重要讲话，着重强调了企业发展过程中“五种现象”会后，对于“爱岗敬业，尽职尽责”的理解有了自己的看法什么是爱岗敬业？爱岗敬业首先就是热爱自己的企业，尊重自己的岗位，忠诚自己的工作什么是尽职尽责？在我看来，无论你从事哪种职业，哪个岗位，“在其位，
人工智能实验报告
遗传算法实验报告 一、问题描述 对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。 若遗传操作规定如下： （1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法； （2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序； （3）变异几率为0 请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。 二、方法原理 遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。 三、实现过程 （1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。 （2）生成初始群体：种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。遗传算法以该群体作为初始迭代点； （3）适应度检测：根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数； （4）选择：从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比； （5）交叉：遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制
每一个医生都值得我们尊敬，他们用心的去守护者我们每一个人的健康，他们的辛苦换来我们的健康！下面是整理收集的医生爱岗敬业心得体会4篇，欢迎阅读参考！ 我是妇产科的医生，我从20xx年毕业参加工作，到现在已经是第xx个年头了。这期间我曾经历过风雨，也曾见到过彩虹，我从一名初出茅庐的医学生，渐渐成长为一名主治医生。古往今来，我相信每一名从医者，都曾经立志要做一名优秀的医生。那么一名优优秀的医生和一个熟练的手术匠人有什么区别呢？用责任心、爱心、信心成就一名优秀的医生。 首先讲责任心，作为一名妇产科医生，我们每天面对的是女人、是孕育生命的母亲、是承载一个家庭悲喜的全部。生命所托，健康所系，一名医生如果能够真正把医学作为实现自己人生价值的舞台，把成为一名优秀的医生当作毕生的事业，而不仅仅是一个职业来追求，把医好每一名患者、做好每一台手术作为自己最大的梦想，那么她就不会去一味埋怨工作的辛劳，也不会仅仅为了养家糊口而消极、机械得对待自己的工作，更不会为了经济利益而忘记了一个医生的职业操守。 再一个要有爱心，爱心是人生的春风与甘露，是我们获得内心充实与感受美好生命的支点。作为一名妇产科医生，我们深知新生命的诞生牵动了多少人的心。曾几何时我们因为体验这新生命的诞生而感动不已，我们因为独立完成了一例子宫切除手术而数日体验着成功的喜悦，更是曾几何时我们因为一个生命的离去而久久得内心不能平静。这就是我们心中的热爱啊。热爱我们的职业、热爱我们的患者，同时也是热爱千百年来被学者们所歌颂、被诗人们所感叹的生命啊。然而，数年之后，这种喜悦、这种感动、这种内心的难以平静都哪里去了？我们开始报怨生活的平淡与枯燥、开始挑剔患者的不可理喻，甚至开始怀疑曾经的以救死扶伤为己任的誓言。在遥远的美国撒拉纳克湖畔，镌刻着一位无名医生的铭文：“有时，去治愈；常常，去帮助；总是，去安慰。”医生与匠人的区别就是在于，她是在与生命对话，她需要感情、她富有爱心，她不以贫贱富贵论人，她没有价格高低之分，她只求视病人为亲人，一切以病人为中心。只有拥有了爱心，我们才能每天充满耐心地对待我们的患者，才能充满愉悦地体味工作带给我们身心的充实。也只有拥有了爱心，我们才能一生充满感动得体验，我们的工作人生。 医仍仁术，无德不立；大医有魂，生生不息。如果说，军人的爱是为了蓝天下那960万平方公里国土的安全，那么我们的爱就是为了阳光下那一张张灿烂笑脸的永恒。亲爱的同伴们，几度风雨、几度春秋，让我们用我们的责任心、爱心和信心去帮助每一名患者，修医德、强医能、铸医魂，在平凡而神圣的岗位上，一颗红心、满腔热忱，把我们无私的爱奉献给陌生而熟悉的患者，为构建和谐医患关系而共同努力！相信我们医院的明天会更加美好！ 许振超，一个普通的只有初中学历的桥吊队长，却能熟练地驾驭最现代化的桥吊设备，成为一个令青岛港上上下下都为之佩服的“工人专家”，成为青岛港引进和运用现代化设备及技术中举足轻重的一员。是什么力量让一个普普通通的工人创造出如此不俗的业绩？通过学习许振超事迹，我们看到了一个生活在市场经济社会中的普通工人，如何立足本职工作，爱岗敬业，以自己的辛勤劳动，为公司的发展作出重大贡献，也使自己的事业天地更加广阔。 在许振超身上，集中体现了刻苦学习，努力钻研的主动精神，“干一行、爱一行、精一行”的工作精神。正是有了这种精神，许振超才不仅能驾驭现代化设备，而且还能创造性地使用这些设备。这种精神创造出非同一般的业绩。
硕士生考查课程考试试卷 考试科目： 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：年月日午时至时
《MATLAB 教程》试题： A 、利用MATLA B 设计遗传算法程序，寻找下图11个端点最短路径，其中没有连接端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a e h k B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 C 、利用MATLAB 编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D 、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB 进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。
选择题目： B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 一、问题分析（10分） 这是一个简单的三元函数求最小值的函数优化问题，可以利用遗传算法来指导性搜索最小值。实验要求必须以matlab 为工具，利用遗传算法对问题进行求解。 在本实验中，要求我们用M 函数自行设计遗传算法，通过遗传算法基本原理，选择、交叉、变异等操作进行指导性邻域搜索，得到最优解。 二、实验原理与数学模型（20分） （1）试验原理： 用遗传算法求解函数优化问题，遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的解：在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体；并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的种群。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码，生成近似最优解。基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。 遗传算法是一种现代智能算法，实际上它的功能十分强大，能够用于求解一些难以用常规数学手段进行求解的问题，尤其适用于求解多目标、多约束，且目标函数形式非常复杂的优化问题。但是遗传算法也有一些缺点，最为关键的一点，即没有任何理论能够证明遗传算法一定能够找到最优解，算法主要是根据概率论的思想来寻找最优解。因此，遗传算法所得到的解只是一个近似解，而不一定是最优解。 （2）数学模型 对于求解该问题遗传算法的构造过程： （1）确定决策变量和约束条件；
摘要 随着科学技术和社会信息技术的不断提高，计算机科学的日渐成熟，其强大的功能已为人们深刻认识，它在人类社会的各个领域发挥着越来越重要的作用，给人们的生活带来了极大的便利，成为推动社会发展的首要技术动力。排课是学校教学管理中十分重要、又相当复杂的工作之一。解决好教学工作中的排课问题对整个教学计划的进行，有着十分重要的意义。首先对排课的已有算法作了相关的调查研究，决定采用遗传算法。通过设计实现基于遗传算法的自动排课系统，研究了遗传算法在排课系统中的应用。 关键词：遗传算法、自动排课、Java。
Abstract Along with science technical and community information technical increases continuously, calculator science is gradually mature, its mighty function has behaved deep cognition, and it has entered the human social each realm erupts to flick the more and more important function, bringing our life biggest of convenience. Curriculum arrangement is an important and complicated working in school,so solving the problem is of great importance for teaching programming.Investigated and studied the algorithm existed, determine that adoptgenetic algorithm. ThroughDesign Implementation theAuto CourseArrangementManagement System Base onGenetic Algorithm, researched the application of genetic algorithmin theCourseArrangementManagement System. Keywords: Genetic Algorithm Auto Course Arrangement ManagementJava.
信息与管理科学学院计算机科学系 实验报告 课程名称：人工智能 实验名称：遗传算法问题 姓名：苏鹏海贾美丽赵妍张汉昭 学号：1510003063 1510003024 班级：计科实验室：软件技术实验室指导教师：张慧日期： 2016.11.09
&&遗传算法问题 一、实验目的 1．熟悉和掌握遗传算法的原理、实质； 2．学会使用遗传算法解决问题； 3．学会编写遗传算法程序寻找函数最值； 二、实验原理 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化构成进行的数学方式仿真。在遗传算法中染色体对应的是一系列符号序列，在标准的遗传算法(即基本遗传算法)中，通常用0, 1组成的位串表示，串上各个位置对应基因座，各位置上的取值对应等位基因。遗传算法对染色体进行处理，染色体称为基因个体。一定数量的基因个体组成基因种群。种群中个体的数目为种群的规模，各个体对环境的适应程度称为适应度。 三、实验内容 用遗传算法求根号2，也就是求方程f(x)=x*x-2=0的正整数解，x=1时f(1)<0，x=2时f(2)>0，由介值定理，则1到2中间存在一个根，根据代数基本定理和根的对称性知这就是我们要找的根，由目标函数得到适应度函数，我们选择个体都在[1,2]之间，那适应度函数我可以取 j(x)=40/(2+|x*x-2|)-10，由x的取值范围知j的范围是(0,10) x和y交叉就用取平均(x+y)/2，交叉概率取0.9，变异概率为0， 四、步骤分析 1.选择目标函数，确定变量定义域及编码精度，形成编码方案 2.随机产生一个规模为（即该种群中含有个体）的种群 2 3.个体评价：计算群体P(t)中各个个体适应度 4.选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传 到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建 立在群体中个体的适应度评估基础上的。（选择运算用轮盘赌算法） 5.对被选择进入匹配池中的个体进行交叉操作，形成新种群 6.以小概率在种群中选择个体进行变异操作形成新种群 7.计算每个个体的适值 8.根据适值概率选择新个体形成新种群 9.检查结束条件，若满足则算法结束，当前种群中适值最高的个体即所求 解；否则转3
实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变
在经济飞速发展的今天，行业竞争日益加剧，银行要想在激烈的竞争中得以快速发展，员工个人要想在企业中得以生存，得以发展，就要求我们每位员工必须提高个人素质，弘扬爱岗敬业的精神。以下是带来的爱岗敬业心得体会，希望对你有帮助。 爱岗敬业心得体会(一) 银行员工行为守则第一条就是爱岗敬业，大凡国内外的知名企业，成长性良好的公司都要求公司员工爱岗敬业。那么，怎样才能爱岗敬业呢?作为银行一名新员工，我认为，爱岗敬业重在学习与实践。 一、爱岗是敬业的基础，敬业是爱岗的本质表现 每个人只有对自己的工作岗位拥有深厚的感情，才会自觉地学习和掌握本岗位的技能和本领，才会在工作实践中不遗余力地贡献自己的劳动和智慧。因此，爱岗是敬业的基础。一个人对自己的岗位是否热爱，是口头上爱岗，实际上不爱岗;是情绪好，条件有利的时候爱岗，情绪不好环境不利的时候不爱岗，等等。其检验的标准就是其是否敬业，是否有小车不倒只管推的献身精神，敬业是爱岗的本质表现。 二、爱岗敬业是员工行为守则的基石 《银行员工行为守则》中，既有银行全体员工应该普遍遵循的规范，又有具体工作岗位的特别行为规范。本人认 为，爱岗敬业是所有行为规范的基石。很难想象，一个对自己所处的工作岗位没有兴趣和爱好的人，会全身心地投身到工作实践中去。对于从事商业银行经营管理的员工来说，如果没有爱岗敬业的行为规范，就更谈不上诚信守信，勤勉尽职、依法合规。因此，我们每个银行人，从你职业的起点开始，就要着力培育自己爱岗敬业的情趣和本领。 所以，我们每个银行人，要把爱岗敬业牢记心中，苦练硬本领，甘于吃苦，善于实践。在学习和实践中不断升华爱岗敬业的境界。 爱岗敬业心得体会(二) 在经济飞速发展的今天，行业竞争日益加剧，银行要想在激烈的竞争中得以快速发展，员工个人要想在企业中得以生存，得以发展，就要求我们每位员工必须提高个人素质，弘扬爱岗敬业的精神。 爱岗敬业是每个员工的价值，是建立在企业价值之上的，脱离了企业，自我价值和体现便成为空谈，同时员工实现自我价值也是推动企业发展的根本动力，二者是相互依存相互推动的关系，良好的企业文化必须兼顾企业与个人的价值观，认识到这一点企业也才能获得长足的发展。 作为x行的一名员工，感恩是我们最根本的职业精神，敬业是我们最基本的工作习惯，合规是我们最重要的行为准则，三者都沉淀着优秀员工的职业素养。感恩已经成为一种普遍
遗传算法参数调整实验报告 算法设计： 编码方案：遍历序列 适应度函数：遍历路程 遗传算子设计： 选择算子：精英保留+轮盘赌 交叉算子：Pxover ，顺序交叉、双亲双子， 变异算子：Pmutation ，随机选择序列中一个染色体（城市）与其相邻染色体交换 首先，我们改编了我们的程序，将主函数嵌套在多层迭代之内，从外到内依此为： 过程中，我们的程序将记录每一次运行时种群逐代进化（收敛）的情况，并另外记录总体测试结果。 测试环境： AMD Athlon64 3000+ (Overclock to 2.4GHz)
目标：寻求最优Px 、Pm 组合 方式：popsize = 50 maxgen = 500 \ 10000 \ 15000 Px = 0.1~0.9（0.05） Pm = 0.01~0.1（0.01） count = 50 测试情况：运行近2万次，时间约30小时，产生数据文件总共5.8GB 测试结果：Px, Pm 对收敛结果的影响，用灰度表示结果适应度，黑色为适应度最低 结论：Px = 0.1 ，Pm = 0.01为最优，并刷新最优结果19912（之前以为是20310），但20000次测试中最优解只出现4次，程序需要改进。 Maxgen = 5000 Pm=0.01 Px = 0.1 Maxgen = 10000 0.1 0.9 Px = 0.1 0.9 0.1
目标：改进程序，再寻求最优参数 方式：1、改进变异函数，只保留积极变异； 2、扩大测试范围，增大参数步进 popsize = 100 \ 200 \ 400 \ 800 maxgen = 10000 Px = 0.1 \ 0.5 \ 0.9 Pm = 0.01 \ 0.04 \ 0.07 \ 0.1 count = 30 测试情况：运行1200次，时间8小时，产生数据文件600MB 测试结果： 结论：Px = 0.1，Pm = 0.01仍为最优，收敛情况大有改善，10000代基本收敛到22000附近，并多次达到最优解19912。变异函数的修改加快了整体收敛速度。 但是收敛情况对Pm并不敏感。另外，单个种群在遗传过程中收敛速度的统计，将是下一步的目标。
遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm）是基于进化论的原理发展起来的一种广为应用，高效的随机搜索与优化的方法。它从一组随机产生的初始解称为“种群”，开始搜索过程。种群中的每个个体是问题的一个解，成为“染色体”是一串符号。这些染色体在每一代中用“适应度”来测量染色体的好坏, 通过选择、交叉、变异运算形成下一代。选择的原则是适应度越高,被选中的概率越大。适应度越低，被淘汰的概率越大。每一代都保持种群大小是常数。经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能是问题的最优解或次优解。这一系列过程正好体现了生物界优胜劣汰的自然规律。 比如有编号为1到10的特征，现在要选取其中的5个，基于遗传算法的特征选择可以如下这样直观的理解： 下续（表格） 下续……
即设有4个不同的初始特征组合，分别计算判别值，然后取最大的2个组合（[1,2,3,4,9]和[1,3,5,7,8]）进行杂交，即互换部分相异的特征（4和7），得到新的两个特征组合（[1,2,3,7,9]和[1,3,4,5,8]）,然后再计算这两个新的组合的判别值，和原来的放在一起，再从中选择2个具有最大判别值的组合进行杂交。如此循环下去，在某一代的时候就得到了一个最好的特征组合（比如第2代的[1,3,5,7,9]的特征组合）。当然，在实际中每代的个体和杂交的数量是比较大的。 遗传算法的具体的步骤如下：
1.编码：把所需要选择的特征进行编号，每一个特征就是一个基因，一个解就是一串基因的组合。为了减少组合数量，在图像中进行分块（比如5*5大小的块），然后再把每一块看成一个基因进行组合优化的计算。每个解的基因数量是要通过实验确定的。 2.初始群体（population）的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体。N个个体，构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。这个参数N需要根据问题的规模而确定。 3.交换(crossover)：交换（也叫杂交）操作是遗传算法中最主要的遗传操作。由交换概率( P)挑选的每两个父代 c 通过将相异的部分基因进行交换（如果交换全部相异的就变成了对方而没什么意义），从而产生新的个体。可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。 4.适应度值(fitness)评估检测：计算交换产生的新个体的适应度。适应度用来度量种群中个体优劣（符合条件的程度）的指标值，这里的适应度就是特征组合的判据的值。这个判据的选取是GA的关键所在。
北京师范大学珠海分校 本科生毕业论文（设计）开题报告
理论和实践的意义及可行性论述 (包括文献综述) 理论和实践的意义：当前，现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产 率后的第三利润源泉。但我国物流企业的运输成本普遍偏高。其中很重要一个 原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。要想降低运输成本，离不开对配送 路线的优化和配送车辆的合理安排。对物流配送车辆行驶路径进行优化，可以降低物流成本，节约运输时间，是提高物流经济效益的有效手段。 可行性论述：配送路径优化问题是典型的优化组合问题，具有很高的计算复杂 性。但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性，在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性，适合于对VPR问 题进行优化求解。标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解，但通过对标准 遗传算法进行改进，完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优 解或可行解。因此，用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。 文献综述： [1]朱剑英?非经典数学方法[M].武昌：华中科技大学出版社，2001 [2]李敏强，寇纪淞，林丹，李书全?遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科 学技术出版社，2002 [3]孙丽丽?物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海：上海海事大学，2007 [4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统 [D].长春：长春理工大学，2007 [5]高运良，基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉：武汉科技大学， 2007 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷，有可能使算法陷入局部最优解。论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合，来有效控制早熟现象的发生。为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。本论文还拟采用佛洛依德 算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。从而减少整 个算法的时间复杂度和空间复杂度。
物业公司员工爱岗敬业心得体会3篇记得有位哲人说过：生命是没有意义的，除非有工作;所有的工作是辛苦的;除非有知识;所有的知识是空虚的，除非有热望;所有的热望是盲目的，除非有爱。有爱的工作才是生命的具体化，所以，我们要怀着爱去工作!“眼中有生命心中有业主”是我们华玮人的服务理念，正因为这样的理念，才让我们所有员工兢兢业业的坚守在岗位，例如，交大樟菊园物业服务中心的工程部。 他们是小区里无人不知的物业人：个个身手敏捷，精明能干。只要小区业主家里有维修或消防漏洞，他一定随叫随到，从不耽搁。他们从不闲着，路过业主家门口时，见有大量可燃物存放，一定千叮咛万嘱咐业主要将可燃物清除后，才会安心离开;只要一来电话，不管是下水管漏水了，还是门锁坏了，通过简单了解清楚情况后，我们的工程人员立马直奔问题所在处去，他们顾不上刺鼻的气味和艰苦的环境，就算高温的夏日，早已汗流浃背，也打湿不了他们对工作那份炙热的心。很多时候为了能及时给业主解决疑难杂症，他们不惧危险，沉着冷静，工作一直持续到晚上，连饭也顾不上吃，只为确保业主利益，才拖着疲惫的身体回家。 虽然小区可能常常会出现各种情况，但好在有他们这一群无私奉献的物业工程人员战斗在前线，他们舍小家顾大家，只为让小区更安全舒适。其实在我们的周围，何处没有尽职
尽责的物业人呢! 也许，在酷暑中你正享受着清凉，但有一群人他们正大汗淋漓地奋斗在烈日下只为为你提供那份清凉;也许，你曾为一己私利而抱怨他们，但有一群人他们善意的提醒，只是为建设更好的大家园;也许，你从未关心过他们的利益，但有一群人，他们时时刻刻都在为维护你的利益而努力着。这就是新一代的物业人，服务社会，回报国家，让我们行动起来，为之点赞吧! 无论你选择了这个岗位，还是岗位选择了你，这就意味着你有了一份追求，意味着你有了一份责任，让我们学会懂得珍惜，因为伟大出自于平凡。平凡的岗位是你我展示的舞台，我们就是这个舞台的主人、我身为物业公司的员工，深知责任的重要性。企业被改革的浪潮推向了市场，企业今天面临着市场的竞争，面临着对手的挑战，面临着被同行淘汰的危险等。 在经济体制改革的大潮一浪高过一浪的今天，企业被改革的浪潮推向了市场，企业今天面临着市场的竞争，面临着对手的挑战，面临着被同行淘汰的危险，在这紧要关头，你想到过生存吗?你想到过怎样去生存吗?一直以来这个问题都和我们每位领导者每位员工息息相关，我认为只有每个人都意识到自己岗位的重要性，对任何一项工作都尽职尽责，竭尽所能，企业才能有动力的源泉，才能有生生不息的力量。
介绍遗传算法的发展历程 遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20世纪40年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。 早期的研究特点是侧重于对一些复杂操作的研究。最早意识到自然遗传算法可以转化为人工智能算法的是J.H.Hnllaad教授。1965年，Holland教授首次提出了人工智能操作的重要性，并将其应用到自然系统和人工系统中。1967年，Holland教授的学生.J.D.Bagley在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文，从而创立了自适应遗传算法的概念e J.D.Bagley发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式识别。Holistien最早把遗传算法应用于函数优化。20世纪70年代初，Holland 教授提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。模式定理揭示出种群中优良个体(较好的模式)的样本数将以指数级规律增长，因而从理论上保证了遗传算法是一个可以用来寻求最优可行解的优化过程。1975年，Holland教授出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《自然系统和人工系统的自适应性》。同年，K.A.De Song在博士论文《遗传自适应系统的行为分析》‘护结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验，建立了遗传算法的工作框架，为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得
出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。20世纪80年代，Hntland 教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统—分类器系统(Classifier Systems，简称CS)，提出了基于遗传算法的机器学习的新概念，为分类器系统构造出了一个完整的框架。1989年，D.J.Goldberg 出版了专著—《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。该书系统总结了遗传算法的主要研究成果，全面而完整地论述了遗传算法的基本原理及其应用。可以说这本书奠定了现代遗传算法的科学基础，为众多研究和发展遗传算法的学者所瞩目。1991年，L,Davis编辑出版了《遗传算法手册》一书，书中包括了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用样本，为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导作用。1992年，J.R.Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成，提出了遗传规划(Genetic Programming,简称GP)的概念。
姓名学号 实验 成绩 华中师范大学计算机科学系 实验报告书 实验题目：用遗传算法求解Rosenbrock函数的最大值问题课程名称：智能计算 主讲教师：沈显君 辅导教师： 课程编号： 班级：2011级 实验时间：2011.11
用遗传算法求解Rosenbrock函数最大值问题 摘要： 本文利用遗传算法研究了求解Rosenbrock函数的最大值问题．在较多的计算机模拟实验结果中表明，用遗传算法可以有效地解决这一问题．文中分析了一种基于遗传算法对Rosenbrock函数最大值问题的求解，得到了适于解决此问题的合理的遗传操作，从而为有效地解决最速下降法所不能实现的某一类函数代化问题提供了一种新的途径．通过对基于遗传算法对Rosenbrock函数最大值问题的求解，进一步理解遗传算法对解决此类问题的思想。 关键词：遗传算法，Rosenbrock函数，函数优化，最速下降法。 Abstract： This paper deals with the maximum of Rosenbrock s function based ongenetic algorithms. The simulated results show that the problem can be solved effectivelyusing genetic algorithms. The influence of some rnodified genetic algorithms on searchspeed is also examined. Some genetic operations suitable to the optimization technique areobtained, therefore, a novel way of solving a class of optimizations of functions that cannot be realized using the method of steepest descent is proposed.Through dealing with the maximum of Rosenbrock s function based ongenetic algorithms，a better understanding of the genetic algorithm to solve such problems thinking. Keyword：ongenetic algorithms，Rosenbrock function，function optimization，Steepest descent method