用遗传算法求解半无限非线性规划的研究与动态链接库的实现

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1、贵州大学硕士学位论文用遗传算法求解半无限非线性规划的研究与动态链接库的实现姓名：张键红申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：李祥20011201致谢：x§27)翻l衷心感谢导师李祥教授!从论文的选题、可行性研究、文献的收集、到研究工作的开展，特别是论文的撰写，老师给予了无微不至的关怀，提出了许多富有建设性的意见。导师认真、严谨、踏实的科研作风和渊博的学识，使我受益非浅。今后唯有加倍努力，以报答导师的培育之情。最后，感谢所有关心和帮助过我的人们!谢谢!摘要遗传算法(Gen舒cA190rithrn，GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它是美国学者Hollall

2、d于1975年首先提出来的。它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体，并将每一个体编码成符号串形式，模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传，交叉和变异)，根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价，依据适者生存，优胜劣汰的进化规则，不断得到更优的群体，同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。本文讨论了半无限非线形规划的定义，并对半无限非线形规划的求解进行了探讨，由于半无限非线型规划的可行域非常大，因而提出了用“

3、沿梯度方向下降的种群整体变异法遗传算法“来求解本问题，本文中采用改进的“可变容差法”为基本思想来求解此问题，即把无限多个约束转化为每次只处理有限个约束。同时提出了利用”黄金分割点”来求解最不满足约束，在遗传算法中采用了“少而先“的策略进行种群初始化和改进了的“轮盘赌”选择策略选择子代，由于遗传算法在搜索过程中可能会陷入局部最小，从而找不到全局最优解为了解决这一问题我们采用群体变异法来改进群体同时增加了个体的多样性。同时为了防止个体脱离有意义范围采用了一个基因检查函数对此检验。并利用了局部变异和整体变异对种群操作，最后在全局优化中改进了”定步长爬山法“来进行整体搜寻。它通过目标函数来决

4、定搜索方向。本文又讨论了用遗传算法与黄金分割法相结合的混合算法对一类特殊的非线形函数进行进化求解，在此算法中采用了一种非常有效的“轮换交叉“算子对种群进行操作，通过样例表明此算法是可行的。因DLLs不仅提供了函数重用的机制，而且提供了数据共享的机制。任何应用程序都可以共享由装入内存的DLLs管理的内存资源块。在软件设计中采用一种模块技术动态链接库，使程序更灵活在不同的语言中可以调用，本文采用了两种动态链接库：扩展的动态链接库和常规动态链接库，并对他们的区别进行了讨论和分析，并对他们的优点，缺点进行了讨论、分析。并对动态链接库的约定即“匹配问题”进行了探讨，由于不同的约定他们的调用方式

5、不同，同时也对使用动态链接库进行了分析，例如：vB调用vc编写的动态链接库，由于Ⅶ和．vC中的数据类型不同，在使用指针调用就会出现错误，因而避免用指针调用。本文部分工作在《ISFST2000未来软件新技术国际会》上报告并发表(参考文献[16】【17】)所编写的动态链接库在vc、Ⅶ中调用都得到验证。关键词：遗传算法、半无限非线性规划、可变容差法、黄金分割点法、梯度法、动态链接库AbstractGen舐cAlgon血misahndofemc埘ltse砌alg砸tllInb鹄edonnat【】I．eg∞e廿cmc；蛐smItwas胁nybroug耻fo九ⅣardbyAI珀嘶canscild

6、arHon《ld妞1975GenedcAlg甜t}Lmspumed删廿orlal8e眦hmode甜ldmodkcdr血on盯髑士llreevomonprocedureandadop七eduIm曲【1ralwayt0raIldomlys∞rchtooqcctspaceItre铲rdsprob曲1eresuhsofproblemdomain凹ach工DrrLosomeori谳vidual趾dch王吐geeveryc}Iromosomeintosyrrfb01typeGenedcalg砸怔皿脚ckedDa朋血g叽舐cchoice在nd∞{gtureevolubonofr锄lreri。911

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