导读:本文包含了适应值曲面论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:曲面,小生境,算法,组合,多用户,基因,难度。
适应值曲面论文文献综述
王少尉[1]（2009）在《最优多用户检测问题适应值曲面分析》一文中研究指出对于码分多址无线通信,多用户检测技术是克服多址干扰的有效手段,尽管最优多用户检测算法具有最好的检测性能,但是其计算复杂度和用户数量呈指数增长,不可能在实际系统中实现.已经证明最优多用户检测是non-deterministic potynomial(NP)完备的组合优化问题,目前还不存在有效的多项式复杂度算法来求得其精确解,而启发式方法作为求解这类问题的有效方法,可以在合理的计算时间内获得高质量的解.启发式算法性能的最重要因素是相应问题的适应值曲面特性,对特定问题的属性分析能够帮助我们理解启发式搜索算法的行为和预测其性能.本文给出了适应值曲面的概念和最优多用户检测问题的组合优化模型,指出影响启发式多用户检测算法性能的几个主要属性,定义了几个重要测度以量化这些属性并且对最优多用户检测问题的适应值曲面进行了数值仿真和分析,指出了数值仿真结果对设计高效启发式算法的指导意义.(本文来源于《南京大学学报(自然科学版)》期刊2009年04期）
陈晔,李有梅[2]（2005）在《约束p-中位问题的适应值曲面分析》一文中研究指出适应值曲面分析法是研究问题结构及其搜索空间特征的有效方法.文章借助测度指标对约束p-中位问题(CPMP)的适应值曲面进行分析,并设计了合理的投影方法,将适应值曲面投影在叁维空间中,以便于直观地研究曲面的结构特征.通过对适应值曲面的研究,得到了CPMP的结构特征,理解了其难优化本质,进而指导算法设计,以更好地求解该类问题.(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2005年02期）
李建武[3]（2002）在《遗传算法适应值曲面及遗传算法困难度分析》一文中研究指出遗传算法作为一种搜索寻优技术，已经在许多领域得到了成功的应用。然而NFL定理的提出，使遗传算法的应用受到了冲击，于是对遗传算法困难度的分析便提上了日程。另外，起源于生物学中的概念“适应值曲面”已成功地应用到了遗传算法中，成为描述适应值空间特征和分析遗传算法性能的重要工具。本文就是在这种背景下，对遗传算法适应值曲面理论进行了探讨，并基于适应值曲面对遗传算法的困难度进行了分析，提出了若干种测试遗传算法困难度及解决遗传算法困难问题的方法。本文的主要研究内容如下：1. 回顾了遗传算法的发展历史，总结了遗传算法的特点，分析了遗传算法理论与应用研究的现状，并指出了当前需要解决的系列问题；讨论了适应值曲面概念的起源，并分析了适应值曲面的应用状况；阐述了遗传算法困难度研究的背景、历程和现状。2. 阐述了遗传算法适应值曲面的概念，及其在遗传算法研究中所起的作用。从图论的角度对遗传算法适应值曲面进行了分析，描述了适应值曲面上的随机游走相关函数，详细推导了相关长度计算公式。对适应值曲面上的随机游走模型进行了时间序列分析，以获得关于适应值曲面的更多的信息，并基于NK-适应值曲面进行了实证研究。提出了模式适应值曲面的概念，并对模式适应值曲面进行了统计分析。对动态适应值曲面进行了初步分析。3. 论述了NFL定理，并分析了遗传算法困难度研究的意义。详细阐述了遗传算法欺骗问题中的各种定义及定理，描述了模式欺骗对遗传算法困难度的影响。利用Walsh模式变换对遗传算法基因关联问题进行了分析，并对连续函数优化问题的基因关联阶数进行了估计。同时对基因关联进行了统计分析，讨论了基因关联方差及基因关联相关系数，归纳出两个定理并给予了严格的数学证明。阐述了几个常见的基因关联问题。对影响遗传算法困难度的其它问题（函数的多模态、适应值曲面的崎岖度、遗传算子的选择、早熟问题、遗传参数的控制等）进行了系统研究。4. 对常见的几种遗传算法困难度测试方法（FDC测试、相关长度测试与基因关联测试法）进行了分析比较。提出了一种排序统计分析方法，可以直接测试适应值曲面的特征，从而进一步反映遗传算法对该问题优化的困难程度。提出利用分形理论来分析遗传算法适应值曲面，并提出基于随机游走模型对适应值曲面进行关联维数测试，以反映适应值曲面的复杂程度。针对传统的测试基因关联的方法只能给出染色体中所有基因位的整体关联程度的情况，通过在模式适应值曲面上分别进行相关长度测试和基因关联测试，以研究染色体中一些特定位之间的基因关联程度。对实数编码遗传算法困难度的测试方法进行了分析，提出了一阶函数逼近测试法。同时基于进化动力统计分析对遗传算子的性能进行了测试。5. 讨论了几种遗传算法困难问题构造方法。分析了几种常见的改进遗传算法结构的方法，以提高遗传算法的性能。提出了一种动态排序编码方法，以提高交叉算子的效率。然后对欺骗问题的检测方法进行了举例分析，并提出了一种有效克服欺骗问题的遗传算法。最后，基于适应值曲面分析及困难度测试设计了遗传算法的决策支持系统框架。(本文来源于《天津大学》期刊2002-10-01）
周北岳,郭观七[4]（2002）在《引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探》一文中研究指出遗传算法是一种有效的全局优化算法 ,但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本文提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC ,定性地分析了它们的作用机制。引入适应性PLS和GC的改进遗传算法在不增加计算开销的前提下 ,其全局收敛速度和可靠性显着地优于标准遗传算法 ,并具有良好的鲁棒性和稳定性(本文来源于《岳阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2002年01期）
适应值曲面论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
适应值曲面分析法是研究问题结构及其搜索空间特征的有效方法.文章借助测度指标对约束p-中位问题(CPMP)的适应值曲面进行分析,并设计了合理的投影方法,将适应值曲面投影在叁维空间中,以便于直观地研究曲面的结构特征.通过对适应值曲面的研究,得到了CPMP的结构特征,理解了其难优化本质,进而指导算法设计,以更好地求解该类问题.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
适应值曲面论文参考文献
[1].王少尉.最优多用户检测问题适应值曲面分析[J].南京大学学报(自然科学版).2009
[2].陈晔,李有梅.约束p-中位问题的适应值曲面分析[J].山西大学学报(自然科学版).2005
[3].李建武.遗传算法适应值曲面及遗传算法困难度分析[D].天津大学.2002
[4].周北岳,郭观七.引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探[J].岳阳师范学院学报(自然科学版).2002
论文知识图
