遗传算法：功能优化中的创新策略

本篇毕业论文深入探讨了遗传算法在函数优化中的应用，首先回顾了遗传算法的发展历程和研究进展，强调了其由John H．Holland教授等人基于生物进化论和遗传变异理论创建的仿生优化思想。遗传算法作为全局优化算法，以其结构简单、全局搜索能力强、信息处理的隐并行性、鲁棒性和可扩展性等特点脱颖而出。 在遗传算法流程部分，详细介绍了关键步骤，包括参数设置，例如种群大小、适应度函数、交叉和变异概率等。作者通过简单的运算示例来展示算法的基本运作机制，让读者理解如何将问题转化为染色体编码，并通过选择、交叉和变异操作寻找最优解。 论文着重分析了遗传算法在实际函数优化中的性能，探讨了影响性能的关键因素，如初始种群质量、适应度函数的选择、遗传操作的策略等。作者还讨论了函数优化问题的描述方式，以及如何利用遗传算法解决复杂的非线性问题，例如通过求解最优交叉和变异率组合来提高搜索效率。 论文进一步提出了一个自适应遗传算法的设计，旨在根据问题特性动态调整算法参数，以增强其在特定问题上的适应性。这表明作者不仅关注理论探讨，还注重实践应用的创新。 小结部分总结了全文的主要发现和遗传算法在经济决策等领域的应用前景，强调了其在智能计算中的核心地位。最后，论文附上了参考文献和致谢，体现了作者严谨的研究态度和对学术贡献的尊重。 这篇毕业论文深入剖析了遗传算法在函数优化中的核心原理、应用实例、性能优化策略和实际价值，为读者提供了全面理解遗传算法在复杂问题求解中的关键技术和实践指导。