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南京邮电大学 毕 业 设 计（论 文） 题 目 遗传算法及其应用研究 专 业 通信工程 学生姓名 班级学号 指导教师 指导单位 日期：2011年3月14日至2011年6月17日 摘 要 遗传算法是一种模拟自然界生物进化的概率有哪些信誉好的足球投注网站算法，由于它不受有哪些信誉好的足球投注网站空间的限制性假设的约束，仅用适应度函数来指导有哪些信誉好的足球投注网站过程，因而它的应用范围极为广泛，并引起了广大学者和工程人员的关注。 本文首先对遗传算法的基本要素、基本原理、算法流程和优缺点进行介绍。然后，重点对遗传算法的改进型进行了分类，并介绍了三种典型的改进的遗传算法（免疫遗传算法、模拟退火遗传算法以及混沌遗传算法）。之后，对这三种改进算法在QoS路由选择问题上的应用作了介绍，并重点比较了它们之间的性能优劣。最后，给出了遗传算法的研究领域，存在问题以及发展展望。 关键词：遗传算法；概率有哪些信誉好的足球投注网站算法；QoS路由；性能比较 ABSTRACT Genetic algorithm (GA) is a kind of probabilistic search algorithm, which simulates the natural evolution. It is not affected by the restrictive assumption of searching space, and it only uses fitness function to guide the search process. So it has been used in many fields, and draws much attention from many scholars and engineers. Firstly, the basic elements, basic principle, procedure, advantages and disadvantages of genetic algorithm are presented in this thesis. Then, the improved genetic algorithms are emphatically classified, and three typical improved algorithms (i.e. immune genetic algorithm, genetic-simulated annealing algorithm and chaotic genetic algorithm) are introduced. Furthermore, the applications of these three algorithms in QoS routing are introduced and the performance comparisons of these algorithms are emphatically presented. Finally, the research fields, problems and development prospects of genetic algorithms are given. Key words: genetic algorithm; probabilistic search algorithm; QoS routing; performance comparison 目 录 第一章 绪论 1 1.1遗传算法概述 1 1.2遗传算法的基本要素 1 1.3遗传算法的基本原理 3 1.4遗传算法的流程步骤 4 1.5遗传算法的优缺点 5 1.6本文组织架构 6 第二章 遗传算法的改进型 8 2.1遗传算法的改进型分类 8 2.2免疫遗传算法 9 2.3模拟退火遗传算法 11 2.4混沌遗传算法 13 2.5本章小结 16 第三章 改进的遗传算法在QoS路由优化中的应用及性能比较 17 3.1 QoS路由问题概述 17 3.2免疫遗传算法在QoS路由优化中的应用 18 3.2.1应用原理及算法步骤介绍 18 3.2.2性能分析 19 3.3模拟退火遗传算法在QoS路由优化中的应用 20 3.3.1应用原理及算法步骤介绍 20 3.3.2性能分析 22 3.4混沌遗传算法在QoS路由优化中的应用 23 3.4.1应用原理及算法步骤介绍 23 3.4.2性能分析 24 3.5性能比较 25 3.6本章小结 29 第四章 遗传算法的研究现状及展望 30 4.1研究领域 30 4.2存在问题 31 4.3发展展望