最新基于遗传算法的组合优化问题研究-开题报告-药学医学精品资料.ppt

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1、最新基于遗传算法的组合优化问题研究-开题报告-药学医学精品资料遗传算法组合优化求TSP问题传统的优化方法（局部优化）共轭梯度法、拟牛顿法、单纯形方法全局优化方法漫步法（RandomWalk）、模拟退火法、GA关于优化问题比较：传统的优化方法1）依赖于初始条件。2）与求解空间有紧密关系，促使较快地收敛到局部解，但同时对解域有约束，如可微或连续。利用这些约束，收敛快。3）有些方法，如Davison-Fletcher-Powell直接依赖于至少一阶导数；共轭梯度法隐含地依赖于梯度。全局优化方法1）不依赖于初始条件；2）不与求解空间有紧密关系，对解域，无可微或连续的要求。求解稳健，但

2、收敛速度慢。能获得全局最优。适合于求解空间不知的情况本课题设计的目的通过模仿生物遗传学和自然选择的机理，借助生物遗传学的观点，通过编码，选择，交叉，变异等算子构造一类优化搜索算法（遗传算法），在给定一组N个城市和他们两两之间的直达距离的前提下，在合理的时间内，找出一个闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短（TSP问题）。并且算法要达到要求的精度，同时对选择的算法做出适当的分析和评估。本设计的重点和难点1、问题的规模：城市数是自由设定的，城市数越多，处理的数据量会相当庞大。（一个对称的n城市TSP问题的可能解个数为n！/2）2、对于模拟生物进化，如何交配和变异。

3、3、很难保证染色体的完整结构性。从父染色体开始一直到生成一个合法的旅程而得到的子个体的整个过程中，染色体的结构总是会发生变化的。采用的解决方案1、大数据量的解决：对城市进行编号，每个城市分别用1到n之间不同的整数表示，n个整数的一个排列就代表了旅行商的一个可能解。（即整数编码问题）2、①.交配规则：a.常规交配法b.基于次序的交配法c.基于位置的交配法d.基于部分映射的交配法②.变异规则:a.基于位置的变异b.基于次序的变异c.打乱变异采用的解决方案3、采用一种改进的遗传算法；通过最先搜索附近最邻近的结点。解除传统GA中“搜索”能力和对问题解空间覆盖能力之间的相互制约特性。从

4、而既能搜索广阔的解空间，又有很好的“搜索”性能。预期达到的效果我想采用Vc++6.0软件开发工具，通过用户输入城市数和城市之间两两的距离，然后计算出TSP问题的正确路径，并且算法要达到要求的精度，同时对选择的算法做出适当的分析和评估。治疗学治则与治法治则：治疗疾病的总则。治法：治疗疾病的基本方法治则是指导治法的总则。治法是治则的具体化运用。治则一、治未病二、治病求本三、正治与反治四、标本缓急五、扶正祛邪六、因时、因地、因人制宜七、同病异治、异病同治治法一、治未病未病先防既病防变未病先防：预防疾病的发生提高正气：1、调摄精神,避免不良精神的刺激，使气机调畅，气血平和“恬淡虚无

5、，真气从之，精神内守，病安从来？”2、加强锻炼，增强体质五禽戏（虎、鹿、熊、猿、猴）太极拳3、生活起居规律“饮食有节，起居有常”4、药物预防及人工免疫。防止邪气：“虚邪贼风，避之有时”既病防变：1、早诊断、早治疗，预防疾病的发展。2、先安未受邪之地，作好预防。“见肝之病，知其传脾，当先实脾”。B二、治病求本治病求本：找出疾病的根本原因，抓住本质进行治疗。“治病必求于本。”是辨证论治中的根本原则。治病求本如：头痛外感头痛-----发汗解表瘀血头痛-----活血化瘀阳亢头痛-----平肝潜阳血虚头痛-----补血滋养痰湿头痛-----祛痰化湿B三、正治与反治正治法：当疾病的临床表

6、现与它的本质相一致时，就采取逆其病势的方药进行治疗的一种法则。寒者热之热者寒之虚者补之实者泻之反治法：当疾病的临床表现与它的本质相反时，就采取顺其病势的方药进行治疗的一种法则。如：伤食致泄泻，用通利法。血虚便秘，用补血法。B四、标本缓急标：现象。邪症状体表新病继发病本：本质。正病因内脏旧病原发病急则治其标缓则治其本标本同治B五、扶正祛邪邪>正，邪胜则病，邪盛则病进。正>邪，正胜则不病，正盛则病退。调节正邪之间的力量对比，使得正>邪。扶正：扶助正气，增强体质，提高机体的抗邪能力。多用补法：药物、针灸、气功、推拿、锻炼、精神调摄、饮食调养等。祛邪：祛除病邪，使邪去正安。具体运用：

7、扶正：正虚邪不盛的疾病。祛邪：邪实正未衰的疾病。扶正祛邪并用：正虚邪实的疾病。使得扶正不留邪，祛邪不伤正。B六、因时、因地、因人制宜治疗疾病要根据季节、时令、气候的不同，地理环境的不同，人的体质、性情、性格、及饮食起居的不同等，制定适宜的治疗方法。因时制宜（感冒）夏季不能过用辛温，以防汗泄太过。冬季重用辛温，使邪从汗解。因地制宜（感冒）南方因气温偏高偏湿，用辛温轻剂。北方因气温偏寒、偏燥，用辛温重剂。因人制宜B七、同病异治、异病同治同病异治：相同的疾病，在发展过程中，因其病因病机不同，（性质不同），可以