遗传算法与工程领域的创新应用——基于博士论文的研究

该篇博士学位论文《近代算法在工程领域中的应用研究》由作者周明华撰写，指导教师为汪国昭教授，专注于应用数学领域。论文探讨了近世算法，特别是遗传算法和人工神经网络在工程实践中的应用。论文开篇回顾了遗传算法的历史和发展，包括其编码方式、收敛性分析、参数调整策略以及独特特点。作者指出，遗传算法以其并行处理能力和全局优化能力在工程问题求解中显示出强大的潜力。 人工神经网络部分也占有一席之地，介绍了其发展历史和概况，强调了这种模仿人脑工作原理的计算模型在复杂系统建模和学习中的重要性。此外，论文还专门关注了B样条曲线插值和超限插值这两种数学工具的发展，以及它们在工程领域的具体应用，尤其是B样条曲线在二氧化碳催化速率最小二乘拟合中的运用。 在第二章，作者深入研究了如何利用遗传算法进行B样条曲线的一氧化碳催化速率拟合，通过最小二乘法优化催化反应速率模型，以实现对实验数据的高效拟合和理论预测的提升。这一章节将展示遗传算法的实际操作技巧以及与传统方法的比较，展示了算法在工程优化中的实用价值。 这篇论文不仅涵盖了基础理论，而且紧密结合实际工程问题，旨在探索如何通过近代算法提高工程领域的决策和设计效率，具有很高的学术价值和实践意义。通过阅读这篇论文，读者可以了解到遗传算法和人工神经网络在工程领域的前沿应用，以及如何将其融入到实际工程项目中以解决复杂问题。