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文檔簡介
廣東工業(yè)大學輕工化工學院2009級本科畢業(yè)論文答辯XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX學生：黃XX指導教師：魏XX論文結(jié)構(gòu)Ⅰ文獻綜述
遺傳算法模擬退火算法遺傳/模擬退火算法Ⅱ
遺傳與模擬退火全局優(yōu)化算法開發(fā)與測試Ⅲ
結(jié)論遺傳算法基本原理：基于Darwin的進化論和Mendel的遺傳學基本流程：應用：函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、自動控制、
機器人控制、圖像處理和模式識別
生產(chǎn)調(diào)度、硬件設(shè)計局限：過早收斂
計算量大和精度不高缺乏收斂準則而且參數(shù)選擇困難模擬退火算法基本思想：模擬高溫物體退火過程迭代步驟：Metropolis過程
快速退火方式：
終止準則：⑴零度終止原則
⑵循環(huán)總數(shù)終止原則⑶接受概率終止準則存在的不足：為得到一個好的近似最優(yōu)解，需要進行反復迭代運算，當問題的規(guī)模不可避免地增大時，缺乏可行的解決途徑。具體反映到算法上，就是Metropolis過程的次數(shù)不易控制。因此，SA的效率問題一直是算法真正走向?qū)嵱玫淖畲笳系K。
遺傳/與模擬退火算法將模擬退火算法的Metropoli
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