1. 毕业设计（论文）主要内容：
遗传算法(Genetic Algorithms, Gas)是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索的算法，它对工程应用中的多目标优化设计问题具有优良的全局搜索能力和运行效率。本论文的主要内容包括：遗传算法的基础知识(算法的产生与发展、基本思想和基本操作)、遗传算法的基本实现技术(编码、选择、交叉和变异)、基本遗传算法在MATLAB中的程序实现、MATLAB中遗传算法工具箱介绍、应用举例
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 1.查阅不少于15篇文献资料，其中近5年的英文文献不少于3篇，完成开题报告。
(2) 2.学习遗传算法基本知识以及基本实现技术；
(3) 3.基于matlab平台，编制基本遗传算法的实现程序并调试通过；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1~3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需背景知识（遗传算法的基本原理，研究概况等）。确定研究方案，完成开题报告。第4~13周：完成任务书中的各项任务；
第14~16周：完成并修改毕业论文
第17周：准备论文答辩
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4. 主要参考文献
1. 周明，孙树栋，遗传算法原理及应用[M]，北京:国防工业出版社，2001
2. 雷英杰,张善文等.MATLAB遗传算法工具箱及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2005
3. Srinivas M，Patnaik L M．Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithms [J]．IEEE Transaction on Systems，Man and Cvbemctics．1994，24(4)：0656-0667
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