遗传算法综述

1. 写一篇大一应用数学论文 谢谢！！！

并行遗传算法及其应用

1、遗传算法（GA）概述
GA是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法，它从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化，最后得到全局最优解。生物遗传物质的主要载体是染色体，在GA中同样将问题的求解表示成“染色体Chromosome”，通常是二进制字符串表示，其本身不一定是解。首先，随机产生一定数据的初始染色体，这些随机产生的染色体组成一个种群（Population），种群中染色体的数目称为种群的大小或者种群规模。第二：用适值度函数来评价每一个染色体的优劣，即染色体对环境的适应程度，用来作为以后遗传操作的依据。第三：进行选择（Selection），选择过程的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体，通过选择过程，产生一个新的种群。第四：对这个新的种群进行交叉操作，变异操作。交叉、变异操作的目的是挖掘种群中个体的多样性，避免有可能陷入局部解。经过上述运算产生的染色体称为后代。最后，对新的种群（即后代）重复进行选择、交叉和变异操作，经过给定次数的迭代处理以后，把最好的染色体作为优化问题的最优解。
GA通常包含5个基本要素：1、参数编码：GA是采用问题参数的编码集进行工作的，而不是采用问题参数本身，通常选择二进制编码。2、初始种群设定：GA随机产生一个由N个染色体组成的初始种群（Population），也可根据一定的限制条件来产生。种群规模是指种群中所含染色体的数目。3、适值度函数的设定：适值度函数是用来区分种群中个体好坏的标准，是进行选择的唯一依据。目前主要通过目标函数映射成适值度函数。4、遗传操作设计：遗传算子是模拟生物基因遗传的操作，遗传操作的任务是对种群的个体按照它们对环境的适应的程度施加一定的算子，从而实现优胜劣汰的进化过程。遗传基本算子包括：选择算子，交叉算子，变异算子和其他高级遗传算子。5、控制参数设定：在GA的应用中，要首先给定一组控制参数：种群规模，杂交率，变异率，进化代数等。
GA的优点是擅长全局搜索，一般来说，对于中小规模的应用问题，能够在许可的范围内获得满意解，对于大规模或超大规模的多变量求解任务则性能较差。另外，GA本身不要求对优化问题的性质做一些深入的数学分析，从而对那些不太熟悉数学理论和算法的使用者来说，无疑是方便的。
2、遗传算法的运行机理：
对GA运行机理的解释有两类: 一是传统的模式理论；二是1990 年以后发展起来的有限状态马尔可夫链模型。
（1）模式理论：由Holland创建，主要包括模式定理，隐并行性原理和积木块假说三部分。模式是可行域中某些特定位取固定值的所有编码的集合。模式理论认为遗传算法实质上是模式的运算，编码的字母表越短，算法处理一代种群时隐含处理的模式就越多。当算法采用二进制编码时，效率最高，处理规模为N的一代种群时，可同时处理O(N3)个模式。遗传算法这种以计算少量编码适应度而处理大量模式的性质称为隐并行性。模式理论还指出，目标函数通常满足积木块假说，即阶数高，长度长，平均适应度高的模式可以由阶数低，长度短，平均适应度高的模式(积木块)在遗传算子的作用下，接合而生成。而不满足积木块假说的优化问题被称为骗问题(deceptive problem)。模式理论为遗传算法构造了一条通过在种群中不断积累、拼接积木块以达到全局最优解的寻优之路。但近十多年的研究，特别是实数编码遗传算法的广泛应用表明，上述理论与事实不符。
（2）有限状态马尔可夫链模型：由于模式理论的种种缺陷，研究者开始尝试利用有限状态马尔可夫链模型研究遗传算法的运行过程。对于遗传算法可以解决的优化问题，问题的可行域都是由有限个点组成的，即便是参数可以连续取值的问题，实际上搜索空间也是以要求精度为单位的离散空间，因此遗传算法的实际运行过程可以用有限状态马尔可夫链的状态转移过程建模和描述。对于有 m 个可行解的目标函数和种群规模为N的遗传算法，N 个个体共有 种组合，相应的马尔可夫模型也有 个状态。实际优化问题的可行解数量 m 和种群规模 N 都十分可观，马尔可夫模型的状态数几乎为天文数字，因此利用精确的马尔可夫模型计算种群的状态分布是不可能的。为了换取模型的可执行性，必须对实际模型采取近似简化，保持算法的实际形态，通过对目标函数建模，简化目标函数结构实现模型的可执行性。遗传算法优化的过程，可以看作算法在循环过程中不断对可行域进行随机抽样，利用前面抽样的结果对目标点的概率分布进行估计，然后根据估计出的分布推算下一次的抽样点。马尔可夫模型认为遗传算法是通过对搜索空间不同区域的抽样，来估计不同区域的适应度，进而估计最优解存在于不同区域的概率，以调整算法对不同区域的抽样密度和搜索力度，进而不断提高对最优解估计的准确程度。可见，以邻域结构为依据划分等价类的马尔可夫模型更符合实际，对问题的抽象更能体现优化问题的本质。
3、并行遗传算法（PGA）
虽然在许多领域成功地应用遗传算法，通常能在合理的时间内找到满意解，但随着求解问题的复杂性及难度的增加，提高GA的运行速度便显得尤为突出，采用并行遗传算法（PGA）是提高搜索效率的方法之一。由于GA从种群出发，所以具有天然的并行处理特性，非常适合于在大规模并行计算机上实现，而大规模并行计算机的日益普及，为PGA奠定了物质基础。特别是GA中各个体适值计算可独立进行而彼此间无需任何通信，所以并行效率很高。实现PGA，不仅要把串行GA等价地变换成一种并行方案，更重要的是要将GA的结构修改成易于并行化实现的形式，形成并行种群模型。并行种群模型对传统GA的修改涉及到两个方面：一是要把串行GA的单一种群分成多个子种群，分而治之；二是要控制、管理子种群之间的信息交换。不同的分治方法产生不同的PGA结构。这种结构上的差异导致了不同的PGA模型：全局并行模型、粗粒度模型、细粒度模型和混合模型。
3、1全局PGA模型
该模型又称主从PGA模型，它是串行GA的一种直接并行化方案，在计算机上以master-slave编程模式实现。它只有一个种群，所有个体的适应度都根据整个种群的适应度计算，个体之间可以任意匹配，每个个体都有机会和其他个体杂交而竞争，因而在种群上所作的选择和匹配是全局的。对于这个模型有多种实现方法：第一种方法是仅仅对适值度函数计算进行并行处理；第二种方法是对遗传算子进行并行处理。全局模型易于实现，如果计算时间主要用在评价上，这是一种非常有效的并行化方法。
它最大的优点是简单，保留了串行GA 的搜索行为，因而可直接应用GA 的理论来预测一个具体问题能否映射到并行GA上求解。对于适应度估值操作比其他遗传算子计算量大的多时，它是很有效的，并且不需要专门的计算机系统结构。
3、2粗粒度PGA模型
该模型又称分布式、MIMD、岛模式遗传算法模型，它是对经典GAs 结构的扩展。它将种群划分为多个子种群(又称区域)，每个区域独自运行一个GA。此时，区域选择取代了全局选择，配偶取自同一区域，子代与同一区域中的亲本竞争。除了基本的遗传算子外，粗粒度模型引入了“迁移”算子，负责管理区域之间的个体交换。在粗粒度模型的研究中，要解决的重要问题是参数选择，包括：迁移拓扑、迁移率、迁移周期等。
在种群划分成子种群(区域)后，要为种群指定某种迁移拓扑。迁移拓扑确定了区域之间个体的迁移路径，迁移拓扑与特定的并行机结构有着内在的对应关系，大多采用类似于给定并行处理机的互连拓扑。如果在顺序计算机上实现粗粒度模型，则可以考虑采用任意结构。拓扑结构是影响PGA 性能的重要方面，也是迁移成本的主要因素。区域之间的个体交换由两个参数控制：迁移率和迁移周期。迁移基本上可以采用与匹配选择和生存选择相同的策略，迁移率常以绝对数或以子种群大小的百分比形式给出，典型的迁移率是子种群数目的10%到20%之间。迁移周期决定了个体迁移的时间间隔，一般是隔几代(时期) 迁移一次，也可以在一代之后迁移。通常，迁移率越高，则迁移周期就越长。有的采用同步迁移方式，有的采用异步迁移方式。迁移选择负责选出迁移个体，通常选择一个或几个最优个体，有的采用适应度比例或者排列比例选择来选择迁移个体，也有采用随机选取和替换的。在大多数情况下,是把最差或者有限数目的最差个体替换掉.与迁移选择类似，可采用适应度比例或者排列比例选择，确定被替换的个体，以便对区域内部的较好个体产生选择压力。
基于国内的现状，分布式PGA为国内PGA研究的主要方向。分布式PGA作为PGA的一种形式，一般实行粗粒度及全局级并行，各子种群间的相互关系较弱，主要靠一些几乎串行GA来加速搜索过程。采用分布式PGA求解问题的一般步骤为：（1）将一个大种群划分为一些小的子种群，子种群的数目与硬件环境有关；（2）对这些子种群独立的进行串行GA操作，经过一定周期后，从每个种群中选择一部分个体迁移到另外的子种群。对于个体迁移存在多种方法，第一种方法，在执行迁移操作时，每次从子种群中随机选择一部分染色体发送出去，接收的染色体数应该与发出的染色体相同。第二种方法，在执行迁移操作时，首先在每个子种群内只使用选择而不使用其它遗传算子繁殖一些后代，这些后代的数目与迁移数相同。然后再将这些后代的原子种群合并成一个大子种群并均匀随即地从该子种群中选择个体进行迁移。这样，待迁移后子种群的规模便又恢复到正常状态。而当子种群接收到从其他子种群迁移来的个体时则均匀随即地替换掉子种群内的个体。第三种方法，将其中一个子种群设置为中心子种群，其他子种群与中心子种群通信。中心子种群始终保持着整个种群中当前的最优个体，其他子种群通过“引进”中心子种群中的最优个体来引导其加快收敛速度，改善个体特征。
3、3 细粒度PGA模型
该模型又称领域模型或SIMD PGA模型，对传统GA作了修改。虽然细粒度模型也只有一个种群在进化，但在种群平面网格细胞上，将种群划分成了多个非常小的子种群(理想情况是每个处理单元上只有一个个体)，子种群之间具有极强的通信能力，便于优良解传播到整个种群。全局选择被领域选择取代，个体适应度的计算由局部领域中的个体决定，重组操作中的配偶出自同一领域，且子代同其同一领域的亲本竞争空间，即选择和重组只在网格中相邻个体之间进行。细粒度模型要解决的主要问题是领域结构和选择策略。
领域结构既决定了种群中个体的空间位置，也确定了个体在种群中传播的路径。领域结构主要受特定并行计算机的内存结构和通信结构影响。领域拓扑确定一个个体的邻居，构成该个体的局部领域。通常，只有一个拓扑的直接领域才属于其局部领域，若把某个固定步数内所能到达的所有个体也包含在内，则可以扩大领域半径。在确定选择策略时，要考虑到选择压力的变化，而选择压力与领域结构有关。与全局匹配选择类似，局部匹配选择可以采用局部适应度比例、排列比例选择，以及随机行走选择。局部生存选择确定局部邻域中被替换的个体，如果子代自动替换邻域中心的那个个体，那么可以直接使用代替换作为局部生存策略。
3、4 混合PGA模型
该模型又称为多层并行PGA模型，它结合不同PGA模型的特性，不仅染色体竞争求取最优解，而且在GA结构上也引入了竞争以提供更好的环境便于进化。通常，混合PGA以层次结构组合，上层多采用粗粒度模型，下层既可采用粗粒度模型也可采用细粒度模型。或者，种群可以按照粗粒度PGA模型分裂，迁移操作可以采用细粒度PGA模型。
3、5 四种模型的比较
就现有的研究结果来看，很难分出各模型的高低。在评价并行模型的差异时，有时还得深入到实现细节上，如问题的差异、种群大小、或者不同的局部搜索方法等。但有一个结论是肯定的：不采用全局并行模型，而采用粗粒度模型或者细粒度模型通常能获得更好的性能。粗粒度模型与细粒度模型孰优孰劣，尚是一个未知数。
目前，以粗粒度模型最为流行，因为一是其实现较容易，只需在串行GA中增加迁移子例程，在并行计算机的节点上各自运行一个副本，并定期交换几个个体即可；二是在没有并行计算机时，也可在网络或单机系统上模拟实现。虽然并行GA能有效地求解许多困难的问题，也能在不同类型的并行计算机上有效地实现，但仍有一些基本的问题需要解决。种群大小可能既影响大多数GA的性能，也决定GA找到解所需时间的主要因素。在PGA中，另一个重要问题是如何降低通信开销，包括迁移率的确定，使得区域的行为象单个种群一样；确定通信拓扑，既能充分地组合优良解，又不导致过多的通信开销；能否找到一个最优的区域数等。
另外，对不同的应用问题，混合模型难以设定基本GA的参数，其节点的结构是动态变化的，它比粗粒度和细粒度模型更具有一般性，算法更为复杂，实现代价更高。
4、并行遗传算法的评价模型：
并行遗传算法的性能主要体现在收敛速度和精度两个方面，它们除了与迁移策略有关，还与一些参数选取的合理性密切相关，如遗传代数、种群数目、种群规模、迁移率和迁移间隔。
利用Amdahl定律评价并行遗传算法，即绝对加速比(speep) = Ts/Tp，其中，Ts为串行遗传算法(单个处理器)的执行时间；Tp为并行遗传算法的执行时间。Amdahl定律适用于负载固定的情况，对于并行遗传算法而言，就是适用于总种群规模不变的情况。所以，Amdahl定律适用于主从式和细粒度模型，在适应度评价计算量较大时，主从式模型可以得到接近线性的加速比。由于细粒度模型的应用较少，适用的SIMD并行机的可扩展性也不突出，所以很少有人评价细粒度模型的加速比。利用Amdahl定律评价粗粒度模型时，需保持总的种群规模，即子种群数量和子种群规模成反比。这种情况下粗粒度模型的加速比接近线性，这是由于粗粒度模型的通信开销和同步开销都不大。
5、实例：带约束并行多机调度
5、1 问题描述
最小化完工时间的带约束并行多机调度问题可描述如下：有 n 个相关的工件，m 台机器，每个工件都有确定的加工时间，且均可由 m 台机器中的任一台完成加工任务。要找一个最小调度，即确定每台机器上加工的工件号顺序，使加工完所有工件所需时间最短。
算法关键在于：
(1) 如何表示工件之间的关系。可以把 n 个相关工件表示成一个后继图，如上图所示。图中节点间的有向边表示工件之间的后继或编序关系。因此，Ti →Tj 表示工件 Tj 在完成之后才能启动工件Ti。显然对于 n 个相关工件，我们可以根据工件间的约束关系所表示成的后继图产生一符合约束条件的工件序列( a0，a1，…，ai，…，an-1) (0 ≤ai <n) ,其中ai 表示一个工件。例如，根据上图所示的后继图, 可产生工件序列(0，2，5，1，3，4，7，6，8)，按该工件序列调度满足工件之间的约束关系。
(2) 如何表示问题的目标函数。设t(j)为机器加工工件 j 所需时间，tb(i ,j) 为机器 i 加工工件 j 的最早时刻。为了使GA算法解决问题方便，我们用x(i ,j) 表示工件 j 在机器 i 上是否加工，若x(i ,j) = 1，则表示工件 j 在机器 i 上加工；若x(i ,j) = 0，则表示工件 j 不在机器 i 上加工。因而x(i ,j ) t (j) 为机器 i 加工工件 j 的实际加工时间。
问题的目标函数可表示为:
minGms = min{max[ finish(0), finish(1), ...,finish(i), ..., finish (m - 1) ]}。其中finish(i)表示第 i 台处理机加工分配的工件所需时间。finish(i) = max{ x(0 , a0) [ tb(i, a0) + t(a0) ] ,x(1, a1) [ tb(i, a1) + t(a1) ], ..., x(n-1, an-1) [ tb(i, an-1) + t(an-1) ]}。
5、2 并行GA实现
带约束并行多机调度问题的并行GA实现如下：
(1) 产生一个进程（该进程为父进程，在进行串行GA的同时，用于存放和发送当前最优个体）；
(2) 由父进程产生m - 1 个子进程（每个子进程用于实现串行GA）；
(3) 各子进程（包括父进程）进行串行GA，当子进程中遗传代数(ge)被10整除，子进程发送最优个体至父进程；
(4) 父进程选择当前各子进程中最优个体(molist)，发送给各子进程；
(5) 各子进程把molist替换各子进程当前代种群中适应值最低个体；
(6) 若ge = gmax (gmax为设定最大繁殖代数)，转第(7)步，否则转第(3)步；
(7) 算法终止。
6、总结：
组合优化是遗传算法最基本的也是最重要的研究和应用领域之一。一般来说，组合优化问题通常带有大量的局部极值点，往往是不可微的、不连续的、多维的、有约束条件的、高度非线性的NP完全问题，因此，精确的求解组合优化问题的全局最优解一般是不可能的。遗传算法是一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索、优化方法，近十几年来在组合优化领域得到了相当广泛的研究和应用，并已在解决诸多典型组合优化问题中显示了良好的性能和效果。

参考文献：
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7、吴昊, 程锦松. 用并行遗传算法解决带约束并行多机调度问题. 微机发展, 2001.

2. 吴春明的科研情况

部分论文吴春明, 谢德体. 一种有效的深网入口识别方法. 计算机科学. 2011, Vol.38, No.10, pp. 199 ~ 201,230吴春明, 谢德体. 基于领域特征文本的Deep Web分类研究. 计算机科学. 2012,Vol.39(4):177-180吴春明，邹显春，杜云. 高校非计算机专业学生计算机创新能力培养模式研究.西南师范大学学报：自然科唤芹消学版. 2011, Vol.36, No.5.吴春明, 秦建, 谢德体.一种解决BP 网络过拟合的学习算法，西南大学学报:自然科学版，2008，Vol.130, No.11, pp.139 ~ 142.吴春明,郑志强,余建桥.一种基于UML扩展的AO建模方法.计算机科学.2004,Vol.31(12),pp:196-201.吴春明,强保华,余建桥.基于AOP的安全程序设计,重庆大学学报（自然科学版),2004,Vol.27(11),pp:39-42吴春明, 秦建. RSA软件实现中的算法研究. 农业网络信息. 2006年08期, pp. 41 ~ 46.吴春明，余建桥. 基于Web数据库加密研究；西南农业大学学报；2004年4月第2期吴春明，秦建，秦玉. 加速信息化建设 缩小西部数字鸿沟. 农业网络信息，2005年第7期，pp.4-6邹显春，吴春明, 李盛瑜. 一种有效的标签抽取和匹配方法.计算机科学，2012，Vol.39(5),pp.208-211郑志强,吴春明,余建桥.空间数据概念树提升算法研究.计算机科学. 2004,Vol.31(4),pp:120-122.葛继科, 邱玉辉, 吴春明, 蒲国林. 遗传算法研究综述；计算机应用研究；2008, Vol.25,No.10秦建，吴春明. RSA算法及改进方案的探讨；西南农业大学学报；2006年10月第5期李艳梅，吴春明. 论农业信息技术在西部开发中的应用. 西南农业大学学报，2003年第6期，pp.149-151主持和主研的项目：（1) 2012.7-2015.7，主持西南大学博士基金项目“Deep Web语义搜索关键技术研究” （2) 2011-2013，主持西南大学校级教改项目“和知面向职业能力培养的计算机类通选课教学方法研究”（3) 2010-2013主持西南大学中央科研业务费专项资金项目“Deep Web信息获取关键技术研究”（4) 2009-2011，主持西南大学校级教改项目“高校非计算机专业学生计算机创新能力培养模式研究”（5) 2006年，主持江津市环保局：江津市白沙镇恒河村生态村建设规划。（6) 2010-2013，主研中央高校基本科研业务费一般项目：“垃圾短信”监控的中文多模式模糊匹配算法研究。（7) 2009-2012，主研重庆市自然科学基金项首笑目：Deep Web数据获取技术研究 （8) 2009-2012，主研重庆市科委基金项目“分布式协同网上阅卷环境中人-信息系统交互可信性研究”（9) 2008-2011，主研重庆市科委自然科学基金重点项目“土壤颗粒表面电场对长江上游酸性土壤中硝化细菌和硝化作用的影响”（10) 2007-2008，主研重庆市教育委员会B类应用基础研究项目“重庆市自然资源平台建设”。教材编写情况：（1) 吴春明，邹显春. 网页制作与网站建设基础教程，西南师范大学出版社，2008．6 （第一主编)（2) 邹显春，吴春明. 计算机实用技术教程，电子工业出版社，2007．6（第二主编)（3) 典型商业网站建设实例精讲，人民邮电出版社，2007．4，参编 获奖情况 （1） 2008年，被评为西南大学2006-2008学年度优秀教师（2） 2008年，获“西南大学第三届教师课堂教学比赛”奖（3） 2006年，获校级优秀多媒体教学软件制作评比奖（4） 2006年，获校级优秀共产党员称号（5） 2004年，获校级优秀教学成果奖（6） 2003年，获第二届青年教师课堂观摩评比奖

3. 地下水管理模型求解方法研究进展

在通常情况下，无论是地下水系统的状态方程，还是管理模型的目标函数或约束条件，圴常具有非线性、多峰性、不连续等特征，这给求解管理模型带来了困难；而传统的优化方法首先要将非线性问题进行线性近似，使得其解强烈依赖于管理模型目标函数的初值和梯度^［52］。当目标函数不连续或不可导时，尤其是在分布参数地下水管理模型中涉及经济或环境因素，会使模型更为庞大而复杂，以致传统的优化方法无法解决^［53］。

近年来，最优化技术有了很大的进展，一些基于试探式具有全局寻优特点的求解方法被应用于地下水管理之中，如遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法、禁忌搜索算法以及一些混合智能算法等。

1.2.3.1 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）

遗传算法是20世纪70年代初期由Holland等人创立，并由Goldberg发展完善起来的一种新型寻优方法^［54］。遗传算法求解地下水管理模型时，不要求地下水系统必须是线性的，因而更适合求解复杂地下水系统的管理问题。目前，国内外已将遗传算法应用到地下水管理的各个领域。

McKinney等^［55］用遗传算法求解了3个地下水管理问题：含水层最大抽水量，最低抽水费用及含水层修复的最低费用；Katsifarakis等^{［56，57］}结合边界元法和遗传算法求三类经常遇到的地下水流和溶质运移问题的最优解，即确定导水系数、最小化抽水费用及污染羽的水动力控制；Morshed等^［58］综述了遗传算法在地下水管理方面的应用，并提出了一些改进方法；Cai等^［59］将遗传算法和线性规划相结合，求解大型非线性水资源管理模型，先用遗传算法识别出复杂的变量，这些变量不变时，问题趋于线性化，然后用线性规划分段求解水资源管理模型；Zheng等^［60］采用遗传算法求解由响应矩阵法建立的地下水修复系统优化设计模型；Ines等^［61］结合遥感和遗传算法对灌区的水管理进行优化。近年来，国内学者邵景力等^［62］以山东省羊庄盆地地下水非线性管理模型为例，介绍了应用遗传算法求解这类问题的具体步骤；崔亚莉等^［63］以山东省羊庄盆地3个水源地总抽水量最大为目标建立了地下水管理模型，采用遗传算法进行求解。

需要指出的是，遗传算法是一种近似算法和全局优化算法，其收敛速度和解的精度受控于该算法的某些参数选取；对于大规模、多变量的地下水管理问题，其收敛速度较慢，计算时间长，这是遗传算法在求解复杂地下水管理模型的不足之处。

1.2.3.2 模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm，SAA）

模拟退火算法是局部搜索算法的扩展，它不同于局部搜索算法之处是以一定的概率选择邻域中目标函数值好的状态。理论上来说，它是一个全局优化算法，它通过模拟金属物质退火过程与优化问题求解过程的相似性，另辟了求解优化问题新途径^［64］。模拟退火算法已被应用到地下水管理领域。

Wang等^［65］分别用遗传算法和模拟退火算法求解了地下水管理模型，并通过与线性规划、非线性规划和微分动态规划方法的计算结果相对比，评价了两种算法的优缺点。Dougherty等^［66］介绍了模拟退火算法在地下水管理中的应用。Rizzo等^［67］用模拟退火算法求解了多时段地下水修复的管理问题，并应用了一个价值函数以加速算法搜索速度。Cunha^［68］用模拟退火算法求解了地下水管理问题，使在满足需求的条件下选择供水设备，使总安装费用和经营费用最低。Kuo等^［69］提出了基于田间灌水制度和模拟退火算法的模型进行农业水资源管理。Rao等^{［70，71］}运用SEAWAT建立了地下水流和溶质运移模型，并采用模拟退火算法求解地下水管理问题。

模拟退火算法的实验性能具有质量高、初值鲁棒性强、通用易实现的优点，但为寻到最优解，模拟退火算法往往优化时间比较长，这也是此算法最大的缺点^［72］。

1.2.3.3 人工神经网络算法（Artificial Neural Network，ANN）

人工神经网络算法是一门新兴的学科，从20世纪40年代提出基本概念以来得到了迅速的发展。人工神经网络法属于集中参数模型，是模拟人脑工作模式的一种智能仿生模型，可以对信息进行大规模并行处理；具有自组织、自适应和自学习能力，以及具有非线性、非局域性等特点；而且善于联想、概括、类比和推理，能够从大量的统计资料中分析提炼实用的统计规律^［73］。

在地下水管理中，由于含水层性质的空间变异性所导致的数据多变性和参数的不确定性以及水文地质数据的不完备性，使得一些精确分析方法在表达地下水资源系统各部分之间的非线性关系上具有很大的局限性。ANN技术的引入，对地下水管理模型的应用研究有着很大的促进作用。1992年，Rogers在博士论文中首先提出利用人工神经网络技术进行地下水优化管理，并在模型训练与识别中使用了遗传算法。此后，陆续有些学者在这一领域进行了大量研究。Ranjithan等^［74］用人工神经网络模型对渗透系数不确定性条件下的地下水回灌方案进行优化研究；Coppola等^［75］成功地把人工神经网络运用到3种地下水预测问题中，求解复杂地下水管理问题；Parida等^［76］用人工神经网络预测水资源管理中的径流系数。

需要强调的是，ANN模型并不是对非线性过程的真实描述，不能反映系统的真实结构，因而不能最终完全替代系统的机理模型。ANN模型的这一本质是在建立各类地下水非线性系统管理模型时都必须首先考虑的。目前我国在地下水资源管理研究中对ANN技术的应用和研究还比较少，特别是在地下水资源管理中ANN技术的综合应用方面，与国外相比，还有一定的差距。

1.2.3.4 禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm，TSA）

禁忌搜索算法的逐步寻优思想最早由Glover^［77］提出，它是对局部邻域搜索的一种扩展，是一种全局算法，是对人类智力过程的一种模拟。禁忌搜索算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。

Zheng等^［78］联合禁忌搜索算法和线性规划方法求解了地下水污染的修复设计问题，主要应用了禁忌搜索的优点（在优化离散井位时更有效）和线性规划的优点（在优化连续抽水量时更有效）；Zheng等^［79］分别用禁忌搜索算法和模拟退火算法进行最优参数结构识别，并评价和比较了两种方法的有效性和灵活性；Lee等^［80］给出了八种求解非线性整数规划问题的启发式算法的经验比较，在监测网设计中的应用结果表明，模拟退火算法和禁忌搜索算法表现比较突出；杨蕴和吴剑锋等^［81］将禁忌搜索算法和遗传算法分别应用于求解地下水管理模型，其结果表明禁忌搜索计算效率高于遗传算法。

禁忌搜索算法对初始解有较强的依赖性，好的初始解可使禁忌搜索在解空间搜索到好的解，而较差的初始解则会降低禁忌搜索的收敛速度。禁忌搜索能否在实际问题中应用好，要充分考虑初始解对优化结果的影响，这方面还有待于进一步的研究。此外，迭代搜索过程是串行的，仅是单一状态的移动，而非并行搜索，这就使得算法的优化时间往往较长，为了改善寻优效率，目前的趋势是把禁忌搜索与其他启发式方法结合起来，比如把禁忌搜索算法与遗传算法结合等^{［82，83］}。

1.2.3.5 混合智能算法

模拟退火遗传算法（SAGA）是将遗传算法与模拟退火算法相融合而产生的一种优化算法。Sidiropoulos等^［84］用模拟退火算法和遗传算法研究了以抽水费用最小为目标的地下水管理问题，最后提出了地下水管理模型更有效的解法——模拟退火遗传算法；Shieh等^［85］应用模拟退火遗传算法进行了原位生物修复系统的最优化设计研究；韩万海等^［86］用模拟退火遗传算法进行了石羊河流域的水资源优化配置研究；潘林^［87］等应用模拟退火遗传算法对某灌区的灌溉水量进行了最优分配；吴剑锋等^［88］运用遗传算法，同时用模拟退火罚函数方法处理约束条件，求解了地下水管理模型，并将该方法成功地应用于徐州市地下水资源评价与管理模型之中，取得了较为满意的结果。模拟退火遗传算法不但克服了基于梯度寻优算法的缺点，而且通过模拟退火过程，保证能够有效地求得问题在可行域上的最优解（或接近最优解）。然而在求解大型的多决策地下水优化管理问题时，如何减少群体规模，从而有效地提高遗传算法的寻优速度，还有待于进一步深入研究。

人工神经网络算法和遗传算法相结合来求解地下水管理模型的研究也很多。Rogers等^［89］用人工神经网络算法和遗传算法进行最优地下水修复设计，用人工神经网络预测水流和溶质模拟结果；Aly等^［90］提出了不确定条件下含水层净化系统最优设计的方法——人工神经网络算法和遗传算法；Brian^［91］等将遗传算法与人工神经网络算法相结合求解了具有线性目标函数的含水层系统水质管理问题，并将该方法与基于梯度函数的传统算法进行了比较。

此外，其他一些混合算法也常应用于地下水管理问题中。Tung等^［92］使用模式分类和禁忌搜索算法相结合的方法研究了地下水开采管理问题；Hsiao等^［93］应用遗传算法与约束微分动态规划相结合的混合算法求解了非承压地下水含水层修复优化问题；Mantawy等^［94］将遗传算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法相结合求解单位运输问题，算法的核心是遗传算法，用禁忌搜索产生新种群，用模拟退火法加速收敛速度。

地下水管理模型求解的方法有很多，除文中提及的优化算法外，近年来快速发展的智能方法，如混沌优化算法、蚁群算法等都为解决这一问题提供了新的思路。地下水资源系统本身是一个高度复杂的非线性系统，其功能与作用是多方面、多层次的；模型的输入有确定的，也有随机的。因此，为实现地下水更科学有效的管理，地下水管理模型的求解方法也必须更具有准确性和实用性。

4. 指导老师论文评阅意见

问题一：请提供几份毕业论文指导老师评阅意见（评语） wenku./...JRWfJW

问题二：本科生论文指导老师评审意见怎么写 我整理好发送你。

问题三：论文指导老师和评阅老师有什么区别 指导老师全程指导论文写作直至定稿,评阅老师仅就定稿的论文进行评述,给予评价并提出修改意见

问题四：导师对答辩后论文修改的审查意见怎么写 示例一
题目：基于遗传算法的混合需求VRP问题优化研究
评价内容 评价指标
开题报告
能独立查阅文献和从事其他调研；能正确翻译外文资料；能较好提出课题的开题报告；综合分析的正确性和设计、计算的正确性；论证的充分性
业务水平
有扎实的基础理论知识和专业知识；能正确设计实验方案（或正确建立数学模型、机械结构方案）；独立进行实验工作；能运用所学知识和技能去发现与解决实际问题；能正确处理实验数据；能对课题进行理论分析，得出有价值的结论；有较好的专业外语水平
论文质量
综述简练完整，有见解；立论正确，论述充分，结论严谨合理；实验正确，分析处理科学；文字通顺，技术用语准确，符号统一，编号齐全，书写工整规范，图表完备、整洁、正确；论文结果有应用价值；计算及测试结果准确；工作中有创新意识；对前人工作有改进或突破，或有独特见解；
工作量、工作态度
按期完成规定的任务，工作量饱满，难度较大；工作努力，遵守纪律；工作作风严谨务实
导师评语
论文介绍了送货问题和取货问题同时存在的混合需求VRP问题，并设计了相应的遗传算法，通过C编程进行实验，试验结果表明所设计的遗传算法是可行和有效的。论文选题有一定的理论价值和实际意义，结构合理，逻辑清晰，格式较规范。

示例二
题目：供应链风险形成机理及防范对策研究
评价内容 评价指标
能独立查阅文献和从事其他调研；能正确翻译外文资料；能较好提出课题的开题报告；综合分析的正确性和设计、计算的正确性；论证的充分性
业务水平
有扎实的基础理论知识和专业知识；能正确设计实验方案（或正确建立数学模型、机械结构方案）；独立进行实验工作；能运用所学知识和告族哪技能去发现与解决实际问题；能正确处理实验数据；能对课题进行理论分析，得出有价值的结论；有较好的专业外语水平
论文质量
综述简练完整，有见解；立论正确，论述充分，结论严谨合理；实验正确，分析处理科学；文字通顺，技术用语准确，符号统一，编号齐全，书写工整规范，图表完备、整洁、正确；论文结果有应用价值；计算及测试结果准确；工作中有创新意识；对前人工作有改进或突破，或有独特见解；
工作穗凯量、工作态度
按期完成规定的任务，工作量饱满，难度较大；工作努力，遵守纪律；工作作风严谨务实
导师评语

该生论文选题新颖，条理清楚，结构明确，重点突出。文章在对国内外有关供应链风险管理的研究现状进行评述的基础上，分析了供应链风险产生的机理并对其分类，最后针对供应链风险提出了几点预防和控制措施。
在论文撰写期间，该生能够认真遵守学院的各项规章制度，按时提交论文初稿，虚心听取指导老师的意见和建议，并及时认真修改。态度端正，表现良好。

问题五：结题报告指导教师论文评审意见怎么写 你好
级职称论文稍等 我现发

问题六：指导教师对硕士学位论文审查意见书 怎么写 该生的《题目》比较符合当前的实际，有一定的理论价值和实践意义。而且文章资料较为翔实，论据充分，结构较为合理，逻辑清楚。但是在一些标点符号、遣词用句上还需要加强。达川申请学位的要求，同意答辩。具体的您自己去引申吧

问题七：法学毕业论文评审表中指导老师点评怎么填写 示例一 题目袜码：基于遗传算法的混合需求VRP问题优化研究 评价内容 评价指标 开题报告 能独立查阅文献和从事其他调研；能正确翻译外文资料；能较好提出课题的开题报告；综合分析的正确性和设计、计算的正确性；论证的充分性 业务水平 有扎实的基础理论知识和专业知识；能正确设计实验方案（或正确建立数学模型、机械结构方案）；独立进行实验工作；能运用所学知识和技能去发现与解决实际问题；能正确处理实验数据；能对课题进行理论分析，得出有价值的结论；有较好的专业外语水平 论文质量 综述简练完整，有见解；立论正确，论述充分，结论严谨合理；实验正确，分析处理科学；文字通顺，技术用语准确，符号统一，编号齐全，书写工整规范，图表完备、整洁、正确；论文结果有应用价值；计算及测试结果准确；工作中有创新意识；对前人工作有改进或突破，或有独特见解； 工作量、工作态度 按期完成规定的任务，工作量饱满，难度较大；工作努力，遵守纪律；工作作风严谨务实 导师评语 论文介绍了送货问题和取货问题同时存在的混合需求VRP问题，并设计了相应的遗传算法，通过C编程进行实验，试验结果表明所设计的遗传算法是可行和有效的。论文选题有一定的理论价值和实际意义，结构合理，逻辑清晰，格式较规范。 示例二 题目：供应链风险形成机理及防范对策研究 评价内容 评价指标 能独立查阅文献和从事其他调研；能正确翻译外文资料；能较好提出课题的开题报告；综合分析的正确性和设计、计算的正确性；论证的充分性 业务水平 有扎实的基础理论知识和专业知识；能正确设计实验方案（或正确建立数学模型、机械结构方案）；独立进行实验工作；能运用所学知识和技能去发现与解决实际问题；能正确处理实验数据；能对课题进行理论分析，得出有价值的结论；有较好的专业外语水平 论文质量 综述简练完整，有见解；立论正确，论述充分，结论严谨合理；实验正确，分析处理科学；文字通顺，技术用语准确，符号统一，编号齐全，书写工整规范，图表完备、整洁、正确；论文结果有应用价值；计算及测试结果准确；工作中有创新意识；对前人工作有改进或突破，或有独特见解； 工作量、工作态度 按期完成规定的任务，工作量饱满，难度较大；工作努力，遵守纪律；工作作风严谨务实 导师评语 该生论文选题新颖，条理清楚，结构明确，重点突出。文章在对国内外有关供应链风险管理的研究现状进行评述的基础上，分析了供应链风险产生的机理并对其分类，最后针对供应链风险提出了几点预防和控制措施。 在论文撰写期间，该生能够认真遵守学院的各项规章制度，按时提交论文初稿，虚心听取指导老师的意见和建议，并及时认真修改。态度端正，表现良好。

问题八：论文有指导老师和评阅老师，评阅老师是干啥的？ 那是完成论文后交给评阅老师看的！

问题九：毕业论文评阅老师评语 论文选题符合专业培养目标，能够达到综合训练目标，题目有一定难度，工作量较大。选题具有学术参考价值。
该生查阅文献资料能力较强，能较为全面收集关于商业银行个人理财业务的资料，写作过程中能综合运用所学知识，全面分析个人理财问题问题，综合运用知识能力较强。
文章篇幅完全符合学院规定，内容较为完整，层次结构安排科学，主要观点突出，逻辑关系清楚，但缺乏个人见解。文题相符，论点突出，论述紧扣主题。语言表达流畅，格式完全符合规范要求；参考了较为丰富的文献资料，其时效性较强。

5. 金融毕业论文提纲怎么写

金融毕业论文提纲怎么写

所谓论文提纲，是指论文作者动笔行文前的必要准备，是论文构思谋篇的具体体现。构思谋篇是指组织设计毕业论文的篇章结构，以便论文作者可以根据论文提纲安排材料素材、对课题论文展开论证。那么，金融毕业论文提纲怎么写呢?请看本文范例。

论文题目： 运用实物期权构建碳金融定价模型

第一章 前言

1.1 论文的研究背景和意义

1.2 论文的研究内容

1.3 论文的研究思路

1.4 论文的创新点

第二章 国内外研究综述

2.1碳金融理论研究综述

2.2 实物期权定价应用与模型的研究综述

第三章 碳金融市场价格运行机制分析

3.1 碳金融市场机制体系

3.2 影响碳金融市场价格的因素分析

3.3 甄别碳金融市场价格运行中的期权特征

第四章 运用实物期权构建碳金融定价模型

4.1 运用实物期权碳金融定价的模型建立步骤与过程

4.2 碳金融价格体系的构成

4.3 碳金融价格影响因素的.期权分析

第五章 遗传算法和最小方差蒙特卡罗模拟(LSM)模型的求解

5.1 遗传算法进行算例定量分析

5.2 最小方差蒙特卡罗模拟(LSM)模型的求解

5.3 碳金融实物期权定价模型的应用

第六章 仿真模拟分析及碳金融定价政策建议

6.1 碳金融定价模型的仿真模拟分析

6.2 碳金融定价的政策建议

第七章 结论

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6. 奶牛中一步法（single-step）的遗传育种应用综述

此文来自综述： Symposium review: Single-step genomic evaluations in dairy cattle.(Mäntysaari et al., 2020)

背景：
在过去十年中，基因组选择彻底改变了奶牛育种。例如，出生于 2018 年的北欧奶牛（丹麦、芬兰和瑞典）> 90% 是由经核游过基因组测试的年轻公牛配种的。因此，2018 年出生的红奶牛母牛的平均公牛年龄仅为 3.1 岁，而 2011 年为 5.7 岁。早些时候，遗传进步的关键驱动因素是选择经过后代测试的公牛，但现在是年轻公牛的基因组预选。这导致传统遗传评估对遗传进展的估计有偏差。

问题：
当这些被用作多步基因组评估的输入时，它们也会被扭曲。保持公正性的唯一长期解决方案是在评估中包含基因组信息。 2010年虽然引入了单步评价模型的手段，但尚未在大规模的全国乳品评价中实施。起初，单步评估受到计算成本的阻碍。这已经在很大程度上解决了，或者通过稀疏表示基于 G (ssGBLUP) 的单步评估模型中所需的基因分型动物的基因组关系 (G) 和谱系关系 (A22) 矩阵的逆矩阵，或者通过使用单个-步标记模型。 G-1 的方法是 APY-G，其中“年轻”动物之间的关系完全取决于它们与“核心”动物的关系，以及单步评估，其中 G-1 被基于计算公式取代G的结构（ssGTBLUP）。

单步标记模型包括标记效应，或者直接作为统计模型中的效应，或者间接地在基因分型动物之间产生基因组关系。随着算法的发展，计算资源在计算机内存的可用性和速度方面都得到了发展。现在积极研究的问题对于两种单步方法（GBLUP 和标记模型）都是相同的。随着基因型数量的增加，迭代求解的收敛性似乎变得更糟。这些问题在 低遗传 性状和性状间具有 高遗传相关性 的多性状模型中更为明显。
问题还与谱系和不同遗传群体的不平衡有关。在许多情况下，可以通过适当考虑基因型动物对基因组的贡献来解决问题。标准求解方法是预处理共轭梯度迭代，其中通过更好的预处理矩阵提高了收敛性。
另一个需要考虑的困难是候选动物基因组评估的膨胀；基因组模型似乎高估了基因组信息。单步评估中的问题通常比多步评估中的问题小，但更难以通过临时调整来缓解。

总结：
基因组评估原则是在 10 多年前引入的，目前，基因组选择是全球奶牛遗传改良的主要来源。因为这种选择不能归因于母牛记录或公牛子代平均值中的选择，所以它不会被基于谱系的遗传评估所捕获。因此，EBV 开始变得越来越有偏见。目前，2015 年出生的公牛正在获得他们的第一个后代测试结果。这些公牛及其公牛是根据基因组评估预先选择的。为了确保未来评估的公正性，唯一的选择是开始将基因组信息纳入国家评估。这可以使用单步评估方法来完成。

在过去十年中，基因分型也已成为选择母牛替代者的日常工具。许多国家还对母牛进行基因分型，目的是增加基因组评估的参考人群。最终目标可能是对所有动物进行基因分型。同时，国家遗传评估必须能够处理所有非基因型动物以及逐渐增加的基因型动物数量。在引入单步基因组评估模型时，人们担心应用程序会对评估中可以包含多少基因型有上限。使用当前的单步技术，计算成本与基因分型的动物数量成线性关系；因此，该算法能够处理任何规模的奶牛种群。具有基因组关系的单步模型可以使用 ssGTBLUP（Mäntysaari 等，2017）或单步 APY GBLUP（Misztal 等，2014）解决。或者，可以使用各种基于拍皮标记效应的袭氏差模型进行计算。最有前途的标记模型方法是混合 ssHM（Fernando 等人，2016 年），如果证明收敛性令人满意，那么具有增强 SNP 效应和 RPG 的模型（Liu 等人，2014 年）。

当基因组模型基于所有标记具有相同先验方差的高斯假设时，基于 G 和基于标记的单步模型的差异并不大，特别是如果假设和拟合剩余多基因效应。如果将来可以为不同的 SNP 效应赋予不同的权重，或者在多性状模型中为不同的性状拟合不同的 SNP，那么 ssMEM 模型比依赖于基因组关系矩阵 G 的方法具有明显的优势。

单步评估被指责高估了育种价值的差异。尽管在多步评估中对某些动物的过度预测很容易纠正，但单步评估被认为是在种群中进行的唯一评估。为了育种计划的成功运行，评估应公平地对动物进行排序，无论是年轻的还是年老的，有或没有基因组信息，有或没有表型信息。对于选择目标中的关键特征，过度预测或过度分散最为严重。不幸的是，这些也是最迫切应该实施单步评估的特征。正在深入研究这种偏差，希望能找到“打折”基因组信息的通用解决方案。

此文来自综述：Invited review: Unknown-parent groups and metafounders
in single-step genomic BLUP. (Masuda et al., 2021).

介绍：
单步基因组 BLUP (ssGBLUP) 是一种基因组预测方法，它将谱系 (A) 和基因组 (G) 关系矩阵整合到一个统一的加性关系矩阵（H矩阵）中，该矩阵的逆被合并到一组混合模型方程 (MME) 中以计算基因组预测。

问题：
奶牛的谱系信息通常不完整。缺少谱系可能会导致使用 ssGBLUP 获得的基因组估计育种值 (GEBV) 出现偏差和膨胀。
三个主要问题与 ssGBLUP 中的 谱系缺失 有关，即选择的有偏预测、谱系关系中的近亲繁殖缺失以及 G 和 A 在水平和尺度上的不相容性。

解决方案：
这些问题可以使用适用于未知父组 (UPG) 的适当模型来解决。使用 UPG 背后的理论对于谱系 BLUP 已经很好建立，但对于 ssGBLUP 则不然。本研究回顾了谱系 BLUP 中 UPG 模型的发展、ssGBLUP 中 UPG 模型的特性，以及 UPG 对遗传趋势和基因组预测的影响。
还回顾了 UPG 和元创始人 (MF) 模型（一种广义 UPG 模型）之间的异同。
使用 MME 的变换导出的 UPG 模型 (QP) 具有良好的收敛行为。然而，由于数据不足，QP 模型可能会产生有偏见的遗传趋势，并可能低估 UPG。 QP 模型可以通过从 MME 中删除连接 GEBV 和 UPG 效应的基因组关系来改变。与 QP 模型相比，这种改变后的 QP 模型在遗传趋势上的偏差较小，在基因组预测中的膨胀较小，尤其是在大数据集的情况下。最近，在 模拟纯种 种群中提出了一种新模型，该模型将 UPG 方程封装到基因分型动物的谱系关系中。
MF 模型是对缺失谱系问题的综合解决方案。如果数据集允许估计 MF 的合理关系矩阵，则该模型可以作为 多品种或杂交评估 的选择。
缺少谱系会影响 遗传趋势 ，但当许多经证实的公牛进行基因分型时，其对基因分型动物遗传价值可预测性的影响应该可以忽略不计。
SNP 效应可以使用来自年长基因型动物的 GEBV 进行反向求解，并且这些预测的 SNP 效应可用于计算缺少父母的年轻基因型动物的 GEBV。