遗传算法与神经网络在布局优化中的应用研究

"该资源是一篇大连理工大学硕士研究生曾明华的学位论文，主题是遗传算法和神经网络在布局子问题中的应用。论文探讨了如何利用这两种人工智能技术解决复杂的组合优化问题，特别是在布局问题上的应用。作者定义了新的变异算子以保持图元邻接关系，并构建了改进的遗传算法。此外，还将神经网络引入布局问题，设计了遗传神经网络算法，通过合理的训练样本能够快速收敛到优秀的布局方案。" 这篇论文详细介绍了遗传算法和神经网络在布局优化问题中的应用，以下是相关知识点的详细说明： 1. **遗传算法**：是一种受到生物进化过程启发的全局优化算法，它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索解决方案空间。遗传算法的优势在于其全局搜索能力、鲁棒性以及并行性，适用于处理非线性和复杂的问题。 2. **神经网络**：神经网络是对人脑信息处理方式的模拟，尤其是Hopfield神经网络模型在解决组合优化问题上具有里程碑意义。反向传播（BP）神经网络因其强大的非线性映射能力和自我适应、容错性而被广泛使用。 3. **布局问题**：是运筹学中的一个重要领域，涉及到复杂的组合优化问题。由于NP完全问题（NPC）的特性，没有既完整又快速的解决方案，因此遗传算法和神经网络成为解决此类问题的有效工具。 4. **同构布局等价类**：论文中提出了构造同构不干涉布局算法，确保新生成的布局方案与给定的布局方案具有相同的结构，这对于保持问题的约束条件至关重要。 5. **改进的遗传算法**：通过定义新的变异算子和保持图元邻接关系的方法，优化了遗传算法，使其能在保持邻接关系的同时加速搜索最优布局方案。 6. **遗传神经网络算法**：结合神经网络的前向网络模型，论文设计了一种混合算法，利用遗传算法进行初始种群生成和选择，神经网络负责学习和优化权重及阈值，从而稳定地找到布局问题的优质解。 7. **数值试验**：论文进行了实际的数值试验，验证了提出的遗传算法和神经网络结合方法的有效性和可行性。 这篇论文深入研究了遗传算法和神经网络在解决布局子问题上的潜力，通过理论分析和实证研究，提供了一种创新的优化工具，对于实际工程和设计问题有重要的参考价值。