中国教育目的观演变的研究综述_高婷
基本差分进化算法
基本差分进化算法 基本模拟退火算法概述 DE 算法是一种基于群体进化的算法，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。由于DE 算法操作简单，寻优能力强，自提出以来引起了国内外学者的高度关注，目前已在电力系统优化调度、配网重构等领域得到了应用。 1、算法原理 DE 算法首先在N 维可行解空间随机生成初始种群P 0001[,,]N =X x x L ，其中000T 1[,,]i i iN x x =x L ，p N 为DE 种群规模。DE 算法的核心思想在于采取变异和交叉操 作生成试验种群，然后对试验种群进行适应度评估，再通过贪婪思想的选择机制，将原种群和试验种群进行一对一比较，择优进入下一代。 基本DE 算法主要包括变异、交叉和选择三个操作。首先，在种群中随机选取三个个体，进行变异操作： 1123()t t t t i r r r F +=+-v x x x 其中1t i +v 表示变异后得到的种群，t 表示种群代数，F 为缩放因子，一般取(0,2]，它的大小可以决定种群分布情况，使种群在全局范围内进行搜索；1t r x 、2t r x 、3t r x 为从种群中随机抽取的三个不同的个体。 然后，将变异种群和原种群进行交叉操作： 1,R 1 ,,R () or () () and ()t i j t i j t i j v rand j C j randn i u x rand j C j randn i ++?≤=?=?>≠?? 其中t 1,i j u +表示交叉后得到的种群，()rand j 为[0,1]之间的随机数，j 表示个体的第j 个分量，R C 为交叉概率，()randn i 为[1,,]N L 之间的随机量，用于保证新个体至少有一维分量由变异个体贡献。 最后，DE 算法通过贪婪选择模式，从原种群和试验种群中选择适应度更高的个体进入下一代： 11t 11 ()() ()()t t t i i i i t t t i i i f f f f ++++?<=?≥?u u x x x u x 1()t i f +u 、()t i f x 分别为1t i +u 和t i x 的适应度。当试验个体1t i +u 的适应度优于t i x 时，
进化计算综述
进化计算综述 1.什么是进化计算 在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。 2.进化计算的起源 运用达尔文理论解决问题的思想起源于20世纪50年代。 20世纪60年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。美国的Lawrence J. Fogel提出了进化编程（Evolutionary programming），而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法（Genetic algorithms）。在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel提出了进化策略（Evolution strategies）。 这些理论大约独自发展了15年。在80年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20世纪90年代初，遗传编程（Genetic programming）这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。 Nils Aall Barricelli在20世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。Alex Fraser发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。 [1]Ingo Rechenberg在上世纪60 年代和70 年代初用进化策略来解决复杂的工程问题的工作使人工进化成为广泛认可的优化方法。[2]特别是John Holland的作品让遗传算法变得流行起来。[3]随着学术研究兴趣的增长，计算机能力的急剧增加使包括自动演化的计算机程序等实际的应用程序成为现实。[4]比起人类设计的软件，进化算法可以更有效地解决多维的问题，优化系统的设计。[5] 3.进化计算的分支 进化计算的主要分支有：遗传算法GA ，遗传编程GP、进化策略ES、进化编程EP。下面将对这4个分支依次做简要的介绍。 1遗传算法（Genetic Algorithms）： 遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国John HenryHoland教授于1975年在他的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中首次提出。[6]它是利用某种编码技术作用于称为染色体的二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染
多目标进化算法总结
MOGA i x 是第t 代种群中个体，其rank 值定义为： () (,)1t i i rank x t p =+ ()t i p 为第t 代种群中所有支配i x 的个体数目 适应值（fitness value ）分配算法： 1、 将所有个体依照rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值（从rank1到 rank * n N ≤），一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制（ranking scheme ）： 向量,1,(,,)a a a q y y y =???和,1,(,,)b b b q y y y =???比较 goal vector ：() 1,,q g g g =??? 分为以下三种情况： 1、 ()() ,,1,,1; 1,,; 1,,; a i i a j j k q i k j k q y g y g ?=???-?=????=+???>∧≤ 2、() ,1,,; a i i i q y g ?=???>
当a y 支配b y 时，选择a y 3、() ,1,,; a j j j q y g ?=???≤ 当b y 支配a y 时，选择b y 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的大小影响 理论上给出了参数share σ的计算方法
NPGA 基本思想： 1、初始化种群Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体1x 和2x 和一个Pop 的 子集CS(Comparison Set)做参照系。若1x 被CS 中不少于一 个个体支配，而2x 没有被CS 中任一个体支配，则选择2x 。 3、其他情况一律称为死结（Tie ），采用适应度共享机制选择。 个体适应度：i f 小生境计数（Niche Count ）：(),i j Pop m Sh d i j ∈= ????∑ 共享函数：1-,()0,share share share d d Sh d d σσσ? ≤?=??>? 共享适应度（the shared fitness ）： i i f m 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺点：需要设置共享参数
多目标进化算法总结
MOGA i x 是第t 代种群中个体，其rank 值定义为： () (,)1t i i rank x t p =+ ()t i p 为第t 代种群中所有支配i x 的个体数目 适应值（fitness value ）分配算法： 1、 将所有个体依照rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值（从rank1到 rank * n N ≤），一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制（ranking scheme ）： 向量,1,(,,)a a a q y y y =???和,1,(,,)b b b q y y y =???比较 goal vector ：() 1,,q g g g =??? 分为以下三种情况：
1、 ()() ,,1,,1; 1,,; 1,,; a i i a j j k q i k j k q y g y g ?=???-?=????=+???>∧≤ 2、() ,1,,; a i i i q y g ?=???> 当a y 支配b y 时，选择a y 3、() ,1,,; a j j j q y g ?=???≤ 当b y 支配a y 时，选择b y 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的大小影响 理论上给出了参数share σ的计算方法
NPGA 基本思想： 1、初始化种群Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体1x 和2x 和一个Pop 的 子集CS(Comparison Set)做参照系。若1x 被CS 中不少于一 个个体支配，而2x 没有被CS 中任一个体支配，则选择2x 。 3、其他情况一律称为死结（Tie ），采用适应度共享机制选择。 个体适应度：i f 小生境计数（Niche Count ）：(),i j Pop m Sh d i j ∈= ????∑ 共享函数：1-,()0,share share share d d Sh d d σσσ? ≤?=??>? 共享适应度（the shared fitness ）： i i f m 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺点：需要设置共享参数
用于约束多目标优化问题的双群体差分进化算法
用于约束多目标优化问题的双群体差分进化算法 孟红云１ 张小华２ 刘三阳1 (1.西安电子科技大学 应用数学系，西安，71007１; 2.西安电子科技大学 智能信息处理研究所，西安,7１0０７1） 摘 要:首先给出一种改进的差分进化算法,然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法．该算法同时使用两个群体，其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解，另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的不可行解，避免了构造罚函数和直接删除不可行解.此外,将本文算法、N ＳGA-Ⅱ和SPEA 的时间复杂度进行比较表明，ＮS ＧA-Ⅱ最优,本文算法与SPE Ａ相当.对经典测试函数的仿真结果表明,与ＮＳGA-Ⅱ相比较，本文算法在均匀性及逼近性方面均具有一定的优势. 关键字: 差分进化算法；约束优化问题；多目标优化问题； 中图分类号：TP18 1 引言 达尔文的自然选择机理和个体的学习能力推动进化算法的出现和发展,用进化算法求解优化问题已成为一个研究的热点[1-3].但目前研究最多的却是无约束优化问题.然而，在科学研究和工程实践中,许多实际问题最终都归结为求解一个带有约束条件的函数优化问题,因此研究基于进化算法求解约束优化问题是非常有必要的.不失一般性，以最小化问题为例,约束优化问题（Constrai ｎｅd Opti ｍｉｚａtio ｎ Prob ｌｅm ，COP )可定义如下： )(COP ()()()()q j x h p i x g t s x f x f x f x F j i k R x n ,,1,0)( ,,1,0)( ..,,,)(min 21 ===≤=∈ (1) 其中)(x F 为目标函数,)(),(x h x g j i 称为约束条件,n n R x x x x ∈=),,,(21 称为n 维决策 向量．将满足所有约束条件的解空间S 称为（1)的可行域.特别的，当1=k 时,（1)为单目标优化问题;当1>k 时，（1）为多目标优化问题.)(x g i 为第i 个不等式约束,)(x h j 是第j 个等式约束.另一方面,对于等式约束0)(=x h j 可通过容许误差（也称容忍度）0>δ将它转化为两个不等式约束: ?????≤--≤-0 )(0)(δδx h x h j j （2） 故在以后讨论问题时,仅考虑带不等式约束的优化问题．进一步，如果x 使得不等式约束0)(=x g i ，则称约束()x g i 在x 处是积极的.在搜索空间S 中,满足约束条件的决策变量x 称为可行解，否则称为不可行解. 定义1(全局最优解）() **2*1*,,,n x x x x =是COP 的全局最优解,是指S x ∈*且)(*x F 不劣于可行域内任意解y 所对应的目标函数)(y F ，表示为)( )(* y F x F ． 对于单目标优化问题,)( )(*y F x F 等价为)()(*y F x F ≤，而对于多目标优化问题是指不存在y ,使得)(y F Pa ｒe ｔo 优于)(*x F . 目前,进化算法用于无约束优化问题的文献居多，与之比较,对约束优化问题的研究相对
文献综述的目的与作用
文献综述的目的与作用 张丽华王娟苏源德 摘要：阐述了文献综述的目的与作用，给读者提供了一个如何撰写好文献综述的概念，框架以及步骤。指出了写作文献综述一般常犯的错误，并推荐介绍了文献综述的四个基本步骤:概述(归类)，摘要，批判，建议。 文献综述在硕士，博士论文写作中占据着重要的地位，是论文中的一个重要章节。文献综述的好坏直接关系到论文的成功与否。 文献综述，是指就某一时间内，作者针对某一专题，对大量原始研究论文中的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。综述属三次文献，专题性强，涉及范围较小，具有一定的深度和时间性，能反映出这一专题的历史背景、研究现状和发展趋势，具有较高的情报学价值。 文献综述是文献综合评述的简称，指在全面搜集，阅读大量的有关研究文献的基础上，经过归纳整理，分析鉴别，对所研究的问题(学科，专题)在一定时期内已经取得的研究成果，存在问题以及新的发展趋势等进行系统，全面的叙述和评论。"综"即收集"百家"之言，综合分析整理；"述"即结合作者的观点和实践经验对文献的观点，结论进行叙述和评论。其目的并不是将可能找到的文章列出，而是要在辨别相关资料的基础上，根据自己的论文来综合与评估这些资料。一个成功的文献综述，能够以其系统的分析评价和有根据的趋势预测，为新课题的确立提供强有力的支持和论证。 一、文献综述的作用与目的 文献综述要针对某个研究主题，就目前学术界的成果加以探究。文献综述旨在整合此研究主题的特定领域中已经被思考过与研究过的信息，并将此议题上的权威学者所作的努力进行系统地展现，归纳和评述。在决定论文研究题目之前，通常必须关注的几个问题是:研究所属的领域或者其他领域，对这个问题已经知道多少;已完成的研究有哪些;以往的建议与对策是否成功;有没有建议新的研究方向和议题。简而言之，文献综述是一切合理研究的基础。 大多数研究生并不考虑这些问题，就直接进行文献探讨，将在短时间内找到的现有文献做简略引述或归类，也不作批判。甚至与论文研究的可行性，必要性也无关。 其实回顾的目的就是想看看什么是探索性研究，所以必须主动积极地扩大研究文献的来源。也只有这样，才可能增加研究的假设与变量，以改进研究的设计。 文献综述至少可达到的基本目的有:让读者熟悉现有研究主题领域中有关研究的进展与困境;提供后续研究者的思考:未来研究是否可以找出更有意义与更显著的结果;对各种理论的立场说明，可以提出不同的概念架构;作为新假设提出与研究理念的基础，对某现象和行为进行可能的解释;识别概念间的前提假设，理解并学习他人如何界定与衡量关键概念;改进与批判现有研究的不足，推出另类研究，发掘新的研究方法与途径，验证其他相关研究。 总之，研究文献不仅可帮助确认研究主题，也可找出对研究的问题的不同见解。发表过的研究报告和学术论文就是重要的问题来源，对论文的回顾会提供宝贵的资料以及研究可行性的范例。 二、文献综述中常见的问题 文献综述可以帮助新研究者在现有知识的基础上不断创新，所以撰写此章节时，要向读者交代论文不同于先前研究之所在。它是一个新的有关此类研究主题方面的重要的学术研究。但是研究生在撰写文献综述过程中易犯以下四种错误:
差分进化算法综述概况
差分进化算法（DE）[1]是Storn 和Price 在1995 年提出的一种基于种群差异的进化算法，DE是一种随机的并行搜索算法。差分进化计算和其他进化计算算法一样，都是基于群体智能理论的优化算法，利用群体内个体之间的合作与竞争产生的群体智能模式来指导优化搜索的进行。与其他进化计算不同的是，差分进化计算保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了进化操作的复杂性。差分进化计算特有的进化操作使得其具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，非常适合求解一些复杂环境中的优化问题。 最初试图使用向量差进行向量种群的混洗，以此来解决切比雪夫多项式适应性问题。DE 通过种群内个体间的合作与竞争来实现对优化问题的求解，其本质上是一种基于实数编码的具有保优思想的进化算法。该算法实现技术简单，在对各种测试问题的实验中表现优异，已经成为近年来进化算法研究中的热点之一。 差分进化算法基本原理 基本的差分进化算法是基于候选方案种群的算法，在整个搜索空间内进行方案的搜索，通过使用简单的数学公式对种群中的现有方案进行组合实现的。如果新的方案有所改进，则被接受，否则被丢弃，重复这一过程直到找到满意的方案。 设 f 是最小化适应度函数，适应度函数以实数向量的形式取一个候选方案作为参数，给出一个实数数值作为候选方案的输出适应值。其目的是在搜索空间的所有方案p 中找到m 使得f(m) ≤f(p)。最大化是找到一个m 使得f(m) ≥f(p)。 设X=(x1, x2,…, xn)∈?n是种群中一个个体，基本的差分进化算法如下所述： ?在搜索空间中随机地初始化所有的个体。 ?重复如下操作直到满足终止条件（最大迭代数或者找到满足适应值的个体） o 对于种群中的每个个体： ●随机地从种群中选择三个彼此不同的个体a，b 和c。 ●选择一个随机索引R ∈{1, ..., n}，n 是被优化问题的维数。 ●通过对每个i ∈{1, ..., n}进行如下的迭代计算可能的新个体Y = [y1, ..., yn] 生成一 个随机数ri~U(0,1)； ●如果(i=R)或者(ri
文献综述写作(整理)
文献综述 定义：什么是文献综述? 文献综述是对某一学科、专业或专题的大量文献进行整理筛选、分析研究和综合后提炼而成的一种学术论文，是高度浓缩的文献产品。它以作者对各种文献资料的整理、归纳、分析和比较为基础，就某个专题的历史背景、前人的工作、研究现状、争论的焦点及发展前景等方面进行综合、总结和评论。 文献综述是反映当前某一领域、学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的学术报告或论文，它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 要求： 文献综述应能展示作者将要进行的研究的必要性、重要性和可行性。文献综述不能只是文献的罗列，作者应该进行分析、加工、总结、提炼。 文献综述的目的是说明你已经研究过该学科中现有的成果并有心得。仅仅将他人的发现陈述出来是不够的。你还需要洞察力，要用批判的眼光审视别人的成果。一个好的文献综述不仅要对资料进行分析和综合，还应该达到以下的要求：?比较和对照不同的作者对某一问题的观点； ?把持有相同结论的作者放在一起； ?对方法论部分进行批判； ?留意观点之间的分歧； ?突出经典研究； ?突出研究中的差距； ?说明你的研究与以往的研究之间的联系； ?说明你的研究与文献之间的整体关系； ?总结文献，得出你自己的结论。 目的，作用和意义 “小综述”综述的目的：主要不是为了向其他人介绍前沿，而是为了推出自己的论述和模型，核心功能是说明现有的研究状况如何，缺点在哪里，我准备做的贡献是什么。所以，这种综述并不强求非常全面细致，不要面面俱到，而应该侧重介绍与自己的研究直接相关的文献，也就是说，“述”是这种写法的核心。 文献综述有很多的目的，它使你能够： ?对你正在研究的问题进行定义和限制范围； ?为你的研究提供历史的延续性； ?避免不必要的重复； ?评估有潜力的研究方法； ?将你的发现跟以往的知识联系起来，并为以后的研究提供建议。 脑海里一直保存着一份问题清单，可以加强你的分析能力，同时帮助你对所阅读的资料保持客观态度。下面的问题是针对实验方法举例的： ?作者试图发现的是什么？ ?为什么该研究如此重要？
差分进化算法-入门
基本差分进化算法 1基本差分进化算法的基本思想 DE 算法是一种基于实数编码的用于优化函数最小值的进化算法，是在求解有关切比雪夫多项式的问题时提出来的，是基于群体差异的进化计算方法。它的整体结构类似于遗传算法，一样都存在变异、交叉和选择操作，但是它又不同于遗传算法。与基本遗传算法的主要区别在于变异操作上，如： 1、传统的遗传算法采用二进制编码，而差分进化算法采用实数编码。 2、在遗传算法过两个父代个体的交叉产生两个子个体，而在差分进化算法过第两个或几个个体的差分矢量做扰动来产生新个体。 3、在传统的遗传算法中，子代个体以一定概率取代其父代个体，而在差分进化中新产生的个体只有当它比种群中的个体优良时才替换种群中的个体。 变异是DE 算法的主要操作，它是基于群体的差异向量来修正各个体的值，其基本原理是通过把种群中两个个体的向量差加权后，按一定的规划与第三个个体求和来产生新个体，然后将新个体与当代种群中某个预先决定的个体相比较，如果新个体的目标值优于与之相比较的个体的目标值，则在下一代中就用新个体取代，否则，旧个体仍保存下来。 差分进化算法其基本思想是：首先由父代个体间的变异操作构成变异个体；接着按一定的概率，父代个体与变异个体之间进行交叉操作，生成一试验个体；然后在父代个体与试验个体之间根据适应度的大小进行贪婪选择操作，保留较优者，实现种群的进化。 2 差分进化算法的基本操作 设当前进化代数为t ，群体规模为NP ，空间维数为D ，当前种群为 {}12(),, ,t t t NP X t x x x =，()12,, ,T t t t t i i i iD x x x x =为种群中的第i 个个体。在进化过程 中，对于每个个体t i x 依次进行下面三种操作。 2.1 变异操作 对于每个个体t i x 按下式产生变异个体12(,, ,)t t t t T i i i iD v v v v =，则 123() 1,2, ,D t t t t ij r j r j r j v x F x x j =+-= (1) 其中111112(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =，222212(,,,)t t t t T r r r r D x x x x =和333312(,, ,)t t t t T r r r r D x x x x =是群 体中随机选择的三个个体，并且123r r r i ≠≠≠；1t r j x ，2t r j x 和3t r j x 分别为个体1r ，2r 和3r 的第j 维分量；F 为变异因子，一般取值于[0,2]。这样就得到了变异个体t i v 。
文献综述对学术研究之意义
三一文库（https://www.360docs.net/doc/d013141768.html,）/毕业论文/论文格式 文献综述对学术研究之意义 学术研究是一种规范性的探究活动。任何学术研究的目的都是研究者为了解决某一问题——无论是理论提出的问题还是实 践提出的问题——而按照学术规范进行的一种探索活动。文献综述则是学术研究的基础和前提，也是学术研究的基本规范之一。 研究者为了解决问题，必须了解已有研究成果是如何看待和解决研究者提出的问题的。首先，研究者要了解已有研究是否已经解决研究者的问题，通过查阅文献，如果发现已有研究已经解决了研究者的问题，那么这个问题就不是问题，也就没有研究价值了。其次，研究者如果发现已有研究并没有解决或解决好自己的问题，那么，研究者就要进一步了解已有研究存在的主要问题在哪里?已有研究主要从哪些领域或视角研究这一问题的?又是通过什么方法进行研究的?对于研究者的问题，已有研究已经解决到什么程度，还有什么问题没有解决?那么，研究者由此可以确定自己如何解决这一问题，即从何种视角、用何种方法来解决这一问题?这样，研究者的创新之处和研究价值也就凸显出来。因此，所谓的文献综述就是在全面搜集、阅读某一领域已有研究
成果的基础上，经过归纳整理、分析鉴别，对所研究的问题(学科、专题)在一定时期内已经取得的研究成果、存在问题以及新的发展趋势等进行系统、全面的叙述和评论。研究者通过阅读某一学术研究领域的研究文献，总结该领域已有的研究成果，包括总结在该领域中，已有研究成果的研究视角、研究方法、研究水平以及存在的问题等，把握该领域研究中存在的问题，从而确定自己的研究。这是做文献综述的最直接、最根本的原因和目的。文献综述对于学术研究具有重要的意义。 文献综述是研究者进行学术研究的基础和前提。研究者在进行研究时首先要做文献综述，由此提出研究的问题。通过文献综述，研究者能够了解某一学术研究领域学术研究的概貌，熟悉该研究领域研究的主要问题、研究的背景、研究视角、研究方法和研究水平，了解该领域最新的研究动态，即新观念、新思想、新方法、新技术等，把握该领域研究的前沿问题，使研究者能够发现已有研究的不足，在改进与批判已有研究不足的基础上，发掘新的研究方法、研究视角和研究途径，以及寻找新的立足点和突破口。因此，文献综述的目的就是研究者要站在前人的肩膀上进行研究，这是学术研究的基础。从而使研究者发现前人研究之不足，从而提出研究的问题。 文献综述还有助于提高研究者的学术研究能力和研究水平。作文献综述必须要阅读大量文献，在文献阅读过程中，研究者既
遗传算法综述
遗传算法综述 史俊杰 摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。 关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络 1.遗传算法的起源 遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。 2.遗传算法的发展过程 从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。3.遗传算法特点 遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点： （1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要
最新高维多目标进化算法总结
高维多目标进化算法 二、文献选读内容分析及思考 （一）Borg算法 Borg算法是基于ε-MOEA算法（Deb，2003）的一种全新改进算法[32]，下面将从创新点、原理、算法流程和启发思考四方面进行阐述。 1.创新点 1）在ε支配关系的基础上提出ε盒支配的概念，具有能同时保证算法收敛性与多样性的特点。 2）提出了ε归档进程，能提高算法计算效率和防止早熟。 3）种群大小的自适应调整。 4）交叉算子的自适应选择。由于处理实际问题时，是不知道目标函数具有什么特性，前沿面如何，在具有多个交叉算子的池子里，根据进程反馈，选择不同的交叉算子，使产生的后代具有更好的特性针对要研究的问题。 2. Borg算法原理 1）ε盒支配：通过对目标空间向量的每一维除以一个较小的ε，然后取整后进行pareto支配比较。这样的支配关系达到的效果是把目标空间划分成以ε为边长的网格（2目标时），当点处于不同的网格时，按pareto支配关系比较；当处于同一网格时，比较哪个点距离中心点（网格最左下角）最近。这样一来，网格内都只有一个点。 2）ε归档进程 如图1所示，黑点表示已经归档的，想要添加到档案集的新解用×表示，阴影表示归档解支配的区域。当新解的性能提升量超过阈值ε才属于ε归档进程。比如解1、解2加入归档集属于ε归档进程，解3加入归档集就不属于ε归档进程。 图1 ε支配网格 在这个过程中设置了一个参数c，表示每一代中加入归档集解得个数，每隔一定迭代次数检测c有没有增加，如果没有增加表明算法停滞，重启机制启动。 3）重启 自适应种群大小：重启后的种群大小是根据归档集的大小设置。γ表示种群大小与归档集大小的比值，这个值也用于第二步中，如果γ值没超过1.25，重启机制也启动。启动后，γ人为设定为固定值，种群被清空，填充归档集的所有个体，不足的个体是随机选取归档集中个体变异所得。与之相匹配的锦标赛比较集大小是归档集大小乘以固定比值τ。 4）交叉算子的自适应选择 摒弃以往采用单一的交叉算子，采用包含各类交叉算子的池子，比如有K
(完整版)撰写文献综述的作用和意义
撰写文献综述的作用和意义 1.为学位论文的选题寻求切入点和突破点 科学研究本质上是一种创新活动;创新是对现有研究不足的弥补或突破。任何研究课题的确立，都要充分考虑到现在的研究基础、存在的问题和不足、研究的趋势以及在现有研究的基础上继续深入的可能性。在综述中，“现有研究的基础”体现在“综”上。通过对文献的梳理和分析，我们可以全面了解相关领域的研究现状，预测后续研究成功的可能性。“问题、不足和发展趋势”体现在“述”上，是综述撰写者结合自己的学术观点进行的反思与发现。研究生通过撰写综述，对不同研究视角、方法，不同研究设计，特别是不同观点进行分析、比较、批判与反思，可以深入了解各种研究的思路、优点和不足，在掌握研究现状的基础上寻找论文选题的切入点和突破点，使自己的研究真正地“站在巨人的肩膀上”。 2.为学位论文的研究寻求新的研究方法和有力的论证依据 文献综述是跟踪和吸收国内外学术思想和研究的最新成就，了解科学研究前沿动向并获得新情报信息的有效途径，有助于我们掌握国内外最新的理论、手段和研究方法。从已有的研究中得到的启发，不仅可以帮助我们找到论文深入研究的新方法、新线索，使相关的概念、理论具体化，而且可以为科学地论证自己的观点提供丰富的、有说服力的事实和数据资料，使研究结论建立在可靠的材料基础上。 3.避免重复劳动，提高研究的意义和价值
“科学工作者应把人类历史上尚未提出的或尚未解决的问题作为科研的选题。从事这种研究才是真正有意义的科学研究。”有专家估计，我国有40%的科研项目在研究前其实在国内外已经有了相关成果。重复研究不仅浪费了大量的时间和精力，还将导致科研本身长期处于低水平的状态。据美国科学基金委员会、美国凯斯工学院研究基金会调查统计，一个科学研究人员在一个科学研究项目中用于研究图书情报资料的时间，占全部科学研究时间的1/3至1/2。 文献综述的作用就在于充分占有已有的研究材料，避免重复提前人已经解决的问题，重做前人已有的研究，重犯前人已经犯过的错误。因此，研究生在确定学位论文选题之前一定要做好文献综述研究，提高研究的意义和价值。 4.文献综述是研究生学位论文的重要组成部分 作为研究生学位论文的重要章节，文献综述的作用在于揭示研究的现状，阐明选题设计的依据、研究的目的和意义，提出选题的创新之处。这样，既能反映选题的科学性、创新性和应用性，又可以使评审专家充分了解论文研究的价值，判断研究生掌握知识面的深度和广度，保证论文的评审获得好的成绩。 摘自：:毕业论文网
多目标进化算法总结
x 是第 t 代种群中个体，其 rank 值定义为： rank (x ,t ) =1+p (t ) p (t )为第t 代种群中所有支配x 的个体数目 适应值 (fitness value )分配算法： 1、 将所有个体依照 rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值(从 rank1 到 rank n * N )，一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一 rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制(ranking scheme )： 向量y a =(y a ,1,,y a ,q )和y b =(y b ,1,,y b ,q )比较 分为以下三种情况： k =1,,q -1; i =1,,k ; j =k +1,,q ; (y a ,i g i )(y a ,j g j ) i =1, ,q ; (y a ,i g i ) 当 y a 支配 y b 时，选择 y a 3、j =1, ,q ; (y a ,j g j ) 当 y b 支配 y a 时，选择 y b 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的 大小影响 理论上给出了参数share 的计算方法 goal vector ： g = (g 1, ,g q ) 1、 2、
基本思想： 1、初始化种群 Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体 x 和 x 和一个 Pop 的 子集 CS(Comparison Set)做参照系。若 x 被 CS 中不少于一 个个体支配，而 x 没有被 CS 中任一个体支配，则选择 x 。 3、其他情况一律称为死结(Tie )，采用适应度共享机制选择。 个体适应度： f i 小生境计数(Niche Count )： m =j Pop Sh d (i , j ) 共享适应度(the shared fitness )： 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一 些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺 点：需要设置共享参数 需要选择一个适当的锦标赛机制 限制 了该算法的实际应用效果 1- 共享函数： Sh (d ) = d share 0, d share d share
社会科学研究中的文献综述：原则、结构和问题
社会科学研究中的文献综述：原则、结构和问题 【内容提要】 文献综述是对文献进行查找、阅读、分析，并对它们进行总结、归纳和评论的完整过程。本文对文献综述的性质与作用予以说明，并对查找、选择和阅读文献等撰写的前期准备工作进行了介绍。明确文献综述的内容与要求、撰写原则和基本结构是决定撰写成功与否的关键所在。 【关 键 词】文献综述 撰写原则 撰写过程 基本结构 批判性 文献综述是从事社会科学研究和学术论文撰写的基础环节，在整个学术研究过程中占据十分重要和关键的地位。文献综述的质量和水平的高低，直接影响着相关学术研究的总体水平以及研究者个人的学术发展。本文对于文献综述的撰写原则、基本结构和可能出现的问题进行初步介绍和说明，以使读者对进行文献综述撰写过程有比较准确的理解和认识。 一、文献综述的性质和作用 （一）文献综述的定义与性质 文献综述（literaturereview）是对目前为止的、与某一研究问题相关的各种文献进行系统查阅和分析，以了解该领域研究状况的过程。或者说，就是一个系统地识别、寻找、考察和总结那些与我们的研究有关的文献的过程。从具体形式来看，文献综述分为以下两种：（1）完整的、可直接发表的文献综述。它通常包括引言、概述、正文、目前研究的不足和建议、参考文献等组成部分。（2）学术（学位）论文中的文献综述。它的篇幅和结构可以进行调整和压缩。这里主要讨论的是后一种文献综述。社会学学者风笑天将文献综述（回顾）分为两种类型：“作为过程的文献回顾”和“作为结果的文献回顾”。前一种主要是指围绕某一主题，对相关文献进行系统搜索、查找、阅读、分析的过程；后一种则指以总结和综述的形式将上述过程的结果表达出来。实际上，文献综述是一个既包括对文献进行查找、阅读和分析，又包括对这些文献进行归纳、总结和评论的完整过程。文献综述中的核心问题是参考文献的选择。这不仅要看文献的数量，更为关键的是要包括最重要、最经典的著述和最新的、有价值的研究成果，并能从中分析并总结出前人研究的不足之处及存在的问题。 （二）文献综述的目的与作用 一般说来，文献综述的写作目的是：（1）通过评估分析已有的研究贡献和局限，凸显自己研究问题的价值。（2）寻找自己的专业（问题）定位——它和理论传统的关系，以便阐明自己的研究在这一领域中的位置。（3）寻找自己不同于前人之处，阐明其研究的进展和特点，让其研究发现尽可能具有原创性。进一步说，文献综述的目的可以表述为：概述“大问题”；选择适合研究的文献；总结其他人的研究；评估他人的研究；提供作研究的语境；发现研究中的空白；加强对理论和方法的理解等。也有学者认为，文献综述需要起到以下四个方面的作用：（1）识别研究的起源。这就将研究放到了现有的理论和实践范围之内。（2）表现对感兴趣领域的观点、信息和实践行为的了解。（3）证明研究题目和方法的选择是必要和适时的。（4）提炼并发展研究的问题和目标。文献综述不
多目标进化算法综述电子教案
多目标进化算法综述
多目标进化算法综述 作者：梅志伟 来源：《软件导刊》2017年第06期 摘要：基于种群的进化算法在一次运行中能够产生一组近似的 Pareto 最优解集，因此多目标进化算法成为处理多目标优化问题中的主流方法。介绍了多目标优化问题中的数学模型以及相关定义，根据多目标进化算法的特点，将现有算法分为4类并分别进行阐述，同时分析了它们的优缺点。 关键词：多目标优化；进化算法；支配；分解 DOIDOI：10.11907/rjdk.171169 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）006-0204-04 0 引言 在人们的实际生活中，大多数优化问题都是多目标优化问题，广泛存在于经济管理、工程实践和科学研究等领域中。当前，多目标优化在理论和应用方面均取得了不少进展，但是由于多目标优化问题的复杂性，因此仍存在大量挑战。 多目标优化问题中往往存在多个彼此相互冲突的目标。与单目标优化不同，在多目标优化中，提高一个目标的性能会引起其它一个或多个目标性能的下降。因此，多目标优化问题中不存在一个单独的最优解，而是存在一组表示各个目标间权衡和折中关系的解集，称该解集为Pareto最优解集。Pareto最优解集在目标域的投影被称为Pareto前沿。 由于很多现实工程问题中的优化问题是NP难，传统的数学规划方法将会变得异常困难。而具有自然界规律启发式特征的求解方法往往适合近似求解这些困难问题，这些方法被称为进化计算[1]。进化算法基于种群的特性使其十分适合多目标优化问题的求解。同时，进化算法还具有鲁棒性强的特点。因此，进化算法被广泛应用在多目标优化问题的求解上。 1 多目标进化问题概述 多目标优化问题同时优化多个目标，这些待优化的目标包含最大化、最小化或者两者都有的问题。在实际处理时，为了简化问题，可以将最大化或最小化问题取反，使所有优化目标全部转化成最小化或最大化问题。本文中将讨论最小化问题。 2 多目标进化算法一般流程 生物进化是一个不断优化的过程，在不断的变化过程中增加自身的适应性。进化计算以生物进化为启发，对一个解进行抽象编码，模拟生物进化中的基因。进化算法以种群为基础，是一个黑盒的搜索、优化方法，进化算法不需要优化问题具备一定的前提条件，例如连续性、可微性等，且一次运行能够产生一组解。因此，进化算法特别适合处理多目标优化问题。
MOEAD(基于分解的多目标进化算法)
摘要：在传统的多目标优化问题上常常使用分解策略。但是，这项策略还没有被广泛的应用到多目标进化优化中。本文提出了一种基于分解的多目标进化算法。该算法将一个多目标优化问题分解为一组单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身，这是的该算法比MOGLS和非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ相比有更低的计算复杂度。实验结果证明：在0-1背包问题和连续的多目标优化问题上，利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA-Ⅱ表现的更加出色或者表现相近。实验也表明目标正态化的MOEA/D算法可以解决规模范围相异的多目标问题，同时使用一个先进分解方法的MOEA/D可以产生一组分别非常均匀的解对于有3个目标问题的测试样例。最后，MOEA/D在较小种群数量是的性能，还有可扩展性和敏感性都在本篇论文中通过实验经行了相应的研究。 I.介绍 多目标优化问题可以用下面式子表示： Maximize F(x)=((f1(f)…...f f(f))f subject to x∈Ω 其中Ω是决策空间，F：Ω→f f，包含了m个实值目标方法，f f被称为目标区间。对于 可以得到的目标集合成为{F(x)|x∈Ω}。 如果x∈R m，并且所有的目标函数都是连续的，那么Ω则可以用 Ω={x∈f f|h f(x)≤0,j=1……m} 其中hj是连续的函数，我们可以称(1)为一个连续的多目标优化问题。 如果目标函数互斥，那么同时对所有目标函数求最优解往往是无意义的。有意义的是获得一个能维持他们之间平衡的解。这些在目标之间获得最佳平衡的以租借被定义Pareto最优。 令u, v∈Rm，如果f f≥f f对于任意的i，并且至少存在一个f f≥f f(i,j∈{1…..m})，那么u支配v。如果在决策空间中，没有一个点F(y)能够支配F(x)点，那么x就是Pareto最优，F(x)则被称为Pareto最优向量。换句话说，对于Pareto最优点在某一个目标函数上的提高，都会造成至少一个其余目标函数的退化。所有Pareto最优解的集合称为Pareto集合，所有最优向量的集合被称为Pareto前沿。 在许多多目标优化的实际应用中，通过选择器选择一个接近Pareto最优前沿的解作为最后的解。大多数多目标优化问题都有许多甚至是无穷个Pareto最优向量，如果想要获得一个完整的最优前沿，将是一件非常耗时的事情。另一方面，选择器可能不会专注于获得一个过于庞大的最优解向量集合来解决问题，因为信息的溢出。因此，许多多目标优化算法往往是获得一个均匀分布在Pareto最优前沿周围的最优解向量，这样就具有更好的代表性。许多研究人员也致力于使用数学模型来获得一个近似的最优前沿。 一般来说，在温和控制下多目标优化问题的Pareto最优解，可以看做是一个标量优化问题的最优解(其中目标函数是fi的集合)。因此，Pareto最优前沿的近似求解可以被分解为一组标量目标优化子问题。这个想法是建立在许多传统的对最优前沿求近似解的数学编程方法上的。现在有许多的聚合方法，最流行的是切比雪夫法和加权法。最近，边界交叉方法也引起了许多的关注。 如今多目标进化算法并没有将分解这一概念引入当前的主要发展领域。这些算法将多目标优化问题看成一个整体。他们并没有通过任何特别的标量优化将每一个解相互联系在一起。在一个标量目标优化问题中，所有的解都可以通过他们的目标函数值进行对比，而挑战