memetic算法及其应用

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4、作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要一直以来，人类都不断从大自然中得到启发，通过对自然现象的观察及思考

5、发现了很多自然规律，人们利用这些自然规律结合自己的思考获得了很多解决各种问题的灵感。1975年，美国的JohnHolland教授通过借鉴生物界适者生存、优胜劣汰的自然法则提出一种随机化算法，该算法后来被人们称为遗传算法（GeneticAlgorithm）。1989年，PabloMocsato最早提出Memetic算法，它是一种结合遗传算法和局部搜索策略的新型智能算法，从此，Memetic算法吸引了越来越多研究人员的关注,该算法也在众多研究者的不断努力下得到了长足的发展。Memetic算法是一种有效的进化算法，其基本思想是通过模拟

6、生物进化规律的演变进而获取最优解。起初Memetic算法被看成是对遗传算法的改进，因此又被称为“混合遗传算法”。随着研究的不断深入，Memetic算法已经发展成一种由全局搜索策略与局部搜索策略构成的优化算法框架。该算法具有很高的灵活性，通过采用不同的搜索策略可以构成不同的Memetic算法，并可适用于各大领域，较传统最优化算法具有寻优能力强，迭代次数少，运算速度快等优点。本文主要研究了Memetic算法理论及其在大学考试时间表问题和智能组卷问题上的应用。首先，详细介绍了Memetic算法的产生过程和发展历史，对算法的基本原理及一

7、些专业术语进行了详细的介绍，同时提出了一些改进算法的途径及方法。其次，将Memetic算法应用于大学考试安排表问题和智能组卷问题上并分别进行了仿真试验，结果显示，通过对全局搜索策略和局部搜索策略的优化，大大提高了算法的运行效率，减少了迭代次数，达到了令人满意的效果。最后，对全文进行了总结及展望，并对未来算法的研究方向进行了详细规划。关键词：Memetic算法；遗传算法；模拟退火算法；时间表；智能组卷；IAbstractAllalong,humanbeingshavebeeninspiredbynature.Throughtheo

8、bservationandthinkingofnaturalphenomenafoundmanylawsofnature,peopleusethenaturallawwiththeirownthinkinggetalotofinspirationtosolvea