雄性偏向的遗传算法改进研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

遗传算法是通过模拟生物界的自然遗传进化规律得到的随机化搜索方法。

它具有较好的全局性，高鲁棒性和可扩展性，较高的随机性，以及潜在的并行性等不同优点。

但是，遗传算法也存在早熟，局部搜索能力差与多样性减少等问题。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标： 1.实现基于性别的遗传算法 2.将基于性别的遗传算法和标准遗传算法用各种测试方法做比较内容： 本课题要做的是研究性别因子对遗传算法的影响，所以先要实现基于性别的遗传算法，并要通过不同的测试标准及应用来比较基于性别的遗传算法和标准遗传算法的性能。

对于基于性别的遗传算法要确定编码方式，雌雄个体分别的作用，以及遗传算法的选择，交叉，变异等算子的设计。

用基于性别的遗传算法和标准遗传作比较，要用不同的测试函数，单峰、多峰、不同维数等测试函数，以及一些实际应用例如旅行商和背包问题。

3. 研究的方法与方案

研究方法： 1、 通过查阅书籍资料以及网上搜寻相关资料做好前期准备 2、 结合相关资料，选择合适的编码方式和操作 3、 编写具体代码，完成基于性别的遗传算法和标准遗传算法 4、 设计实验，比较两种的算法的实验结果技术路线： 1. 学习标准遗传算法 2. 完成基于性别的标准遗传算法 3. 设计实验 4. 比较分析实验结果实验方案：实验1：单峰，多峰函数的比较，利用标准测试函数实验2：设计不同场景，比较两者的生物多样性和收敛速度 可行性分析： 1.标准的遗传算法已经十分成熟 2.基于性别的遗传算法有一定的基础

4. 研究创新点

特色： 分析性别因子在遗传算法中的作用，尤其是性别优势对结果的影响国内还尚无人做，而且国外的研究又有局限性，本课题目的是分析性别因子的作用，以便确定性别因子在什么样的情况下是有效的。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展 3.12之前 前期资料搜集，开题报告书写 3.12-3.17 标准遗传算法学习 3.18-3.20 基于性别遗传算法的实现及调优 3.20-3.31 单双峰测试函数的比较和分析 4.01-4.10 多维度测试函数的比较和分析 4.11-4.15 旅行商问题的比较和分析 4.16-4.30 总体的分析和比较，准备论文的撰写