1. 研究目的与意义
本次选择的研究方向是群体智能算法的遗传算法。
遗传算法是仿造生物进化的的机制来构造人工系统。
它是一种自适应全局优化概率搜索算法，具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：遗传算法在组合优化方面的应用研究 关键问题：因此本课题通过对遗传算法的三个基本遗传算子(选择算子，交叉算子，变异算子)进行改进和探究，从而得到性能比较好的，比较通用的遗传算法，进而能够更加广泛的应用到实际问题的解决中。
本课题的研究重点是对选择算子，交叉算子以及变异算子三个基本遗传算子进行改进，主要的研究问题包含有遗传算法的基本原理，各个基本遗传算子的特性，各个基本遗传算子的具体改进方案以及它们的结合效果等等。
写作提纲：1. 绪论 1. 引言 2. 生物进化 3. 遗传算法 1. 发展历史 2. 简单遗传算法的定义及基本流程 3. 基本用语 4. 遗传算法的特点2. 遗传算法基本原理的研究与分析 1. 遗传算法的理论研究 2. 交叉和变异 3. 遗传算法的改进3. 遗传算法应用 1. 遗传算法应用概述 2. 遗传算法求解旅行商问题 3. 遗传算法求解大学排课问题4. 总结与展望
3. 国内外研究现状
遗传算法为求解复杂系统优化问题提供一个通用的框架，它不依赖于问题的 具体领域，因此广泛应用于很多领域之中。
其主要应用领域有:1. 函数优化。
函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。
4. 计划与进度安排
2022年3月:完成初稿和中期检查工作2022年4月:完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作2022年5月:完成答辩环节工作
5. 参考文献
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