genetic programming ii, automatic discovery of resuable programs koza.pdf

《遗传编程II，自动发现可重用程序》（Genetic Programming II, Automatic Discovery of Reusable Programs）是由John R. Koza等人于1994年发表的一篇论文。该论文探讨了遗传编程在自动发现和创建可重用程序方面的应用。

遗传编程是一种基于进化的算法，通过模拟生物进化的过程来自动生成计算机程序。在这篇论文中，作者提出了一种新的遗传编程方法，旨在通过适应度评估和选择操作，自动发现具有高度可重用性的程序。通过对程序的结构和行为进行遗传操作，优胜劣汰的原则使得更优秀的程序逐渐被筛选出来。

该方法的关键之处在于定义和使用一个适应度函数，它能够量化一个程序在解决特定问题时的效果。适应度评估能够根据程序的运行结果和期望输出来测量程序的质量。这种评估机制使得能够较好地判断哪些程序是可重用的，哪些是不可重用的。

在实验中，作者尝试了对多个问题进行求解，并通过遗传编程方法生成了一组高度可重用的程序。通过遗传操作的进化过程，优秀的程序被保留下来，并作为下一代的“种子”程序，继续进化和改进。最终，通过这种方法可以创建出一系列在不同问题上都能够有效解决的通用程序。

这篇论文的贡献在于提出了一种能够自动发现可重用程序的算法，为程序开发者提供了一种新的技术手段。通过遗传编程的进化过程，可以创建出一些高度可重用的通用程序，提高了程序开发的效率和质量。此外，该论文还为遗传编程算法的应用提供了一个新的研究方向，对进一步发展和优化遗传编程算法具有积极意义。

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弹簧优化设计MATLAB,基于MATLAB的弹簧优化设计.pdf

很抱歉，作为 AI 语言模型，我无法提供您所需要的《基于MATLAB的弹簧优化设计.pdf》文件。但是，我可以向您介绍一些有关弹簧优化设计的 MATLAB 工具箱。

MATLAB 中有几个常用的优化工具箱，可以用于弹簧的优化设计。其中，最常用的是 Global Optimization Toolbox 和 Optimization Toolbox。在 Global Optimization Toolbox 中，有一些特殊的工具和算法，如 Genetic Algorithm 和 Simulated Annealing 算法，可以帮助您进行全局优化。而 Optimization Toolbox 则包含了更多的基本优化算法，如线性规划、非线性规划、无约束优化等。

另外，MATLAB 还有一些针对弹簧设计的专门工具箱，如 Spring Design Toolbox，可以帮助您进行弹簧的设计和分析。

您可以在 MATLAB 官方网站上了解更多关于这些工具箱的信息，并选择适合您需求的工具箱进行使用。

a fast and elitist multiobjective genetic algorithm: nsga-ii

NSGA-II是一种高速、精英主义的多目标遗传算法，旨在优化具有多个目标的优化问题。与其他遗传算法不同的是，NSGA-II采用了一种使用非支配排序和拥挤距离指标的新型排序方法，使得该算法能够更好地保持种群的多样性和收敛速度。

该算法具有以下几个特点：

1.高速：NSGA-II采用了一种快速的非支配排序算法，使得排序的时间复杂度从O(N^2)降低到了O(N log N)。因此，可用于处理大规模优化问题。

2.精英主义：NSGA-II采用了一种精英选择的策略，只选择当前种群中的最优解，以保持种群的优秀性。

3.多目标：NSGA-II可应用于多目标问题。它使用多条非支配排序来压缩多个目标函数，并使用拥挤距离指标来维护种群的多样性。

4.鲁棒性高：NSGA-II具有良好的鲁棒性，即使在面对复杂的多目标问题时也能表现优异。

总之，NSGA-II是一种高速、精英主义的多目标遗传算法，具有在大规模复杂问题下表现优异和维持种群多样性的特点。