混合遗传算法

❶ 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。

❷ 什么是混合遗传算法

一楼回答的对，混合遗传算法就是将遗传算法与其他算法相混合，互取所长，互补所短。比如遗传算法与模拟退火算法的混合，就是将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力结合起来，形成一种强大的算法。类似的还有：遗传算法与最速下降法的混合、蚁群算法与遗传算法的混合等。

❸ 遗传算法的优缺点

1、早熟。这是最大的缺点，即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。
2、大量计算。涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。
3、处理规模小。目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。
4、难于处理非线性约束。对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。
5、稳定性差。因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。
大致这些，lz可查阅相关专业书籍！

❹ 混合遗传算法和遗传算法有什么区别

遗传算法是一种全局搜索算法，不需要目标函数的导数信息，它能够很快搜索到最优值所处范围范围。
而混合遗传算法是在遗传算法的基础上引入其它优化算法（如局部寻优能力强的算法），以保证遗传算法全局性能的基础上大大减小计算量，提高收敛速度。一般引入的算法有：传统梯度类算法、单纯形法及模拟退火等等）这些算法都很容易与遗传算法兼容。

❺ 多目标智能优化算法及其应用的目录

《智能科学技术着作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 进化算法
1.1.1 进化算法的基本框架
1.1.2 遗传算法
1.1.3 进化策略
1.1.4 进化规划
1.2 粒子群算法
1.2.1 标准粒子群算法
1.2.2 算法解析
1.3 蚁群算法
1.3.1 蚁群算法的基本思想
1.3.2 蚁群算法的实现过程
1.3.3 蚁群算法描述
1.3.4 蚁群优化的特点
1.4 模拟退火算法122
1.4.1 模拟退火算法的基本原理
1.4.2 模拟退火算法描述
1.5 人工免疫系统
1.5.1 生物免疫系统
1.5.2 人工免疫系统
1.6 禁忌搜索
1.7 分散搜索
1.8 多目标优化基本概念
参考文献
第2章 多目标进化算法
2.1 基本原理
2.1.1 MOEA模型
2.1.2 性能指标与测试函数
2.2 典型多目标进化算法
2.2.1 VEGA、MOGA、NPGA和NSGA
2.2.2 SPEA和SPEA2
2.2.3 NSGA2
2.2.4 PAES
2.2.5 其他典型MOEA
2.3 多目标混合进化算法
2.3.1 多目标遗传局部搜索
2.3.2 J—MOGLS
2.3.3 M PAES
2.3.4 多目标混沌进化算法
2.4 协同多目标进化算法
2.5 动态多目标进化算法
2.5.1 IMOEA
2.5.2 动态MOEA(DMOEA)
2.6 并行多目标进化算法
2.6.1 并行多目标进化算法的基本原理
2.6.2 多分辨率多目标遗传算法
2.6.3 并行单前端遗传算法
2.7 其他多目标进化算法
2.7.1 高维多目标优化的NSGA2改进算法
2.7.2 动态多目标优化的进化算法
2.8 结论与展望
参考文献
第3章 多目标粒子群算法
3.1 基本原理
3.2 典型多目标粒子群算法
3.2.1 CMOPSO
3.2.2 多目标全面学习粒子群算法
3.2.3 Pareto档案多目标粒子群优化
3.3 多目标混合粒子群算法
3.3.1 模糊多目标粒子群算法
3.3.2 基于分散搜索的多目标混合粒子群算法
3.4 交互粒子群算法
3.5 结论
参考文献
第4章 其他多目标智能优化算法
4.1 多目标模拟退火算法
4.2 多目标蚁群算法
4.2.1 连续优化问题的多目标蚁群算法
4.2.2 组合优化问题的多目标蚁群算法
4.3 多目标免疫算法
4.4 多目标差分进化算法
4.5 多目标分散搜索
4.6 结论
参考文献
第5章 人工神经网络优化
5.1 Pareto进化神经网络
5.2 径向基神经网络优化与设计
5.3 递归神经网络优化与设计
5.4 模糊神经网络多目标优化
5.5 结论
参考文献
第6章 交通与物流系统优化
6.1 物流配送路径优化
6.1.1 多目标车辆路径优化
6.1.2 多目标随机车辆路径优化
6.2 城市公交路线网络优化
6.3 公共交通调度
6.3.1 概述
6.3.2 多目标驾驶员调度
6.4 结论
参考文献
第7章 多目标生产调度
7.1 生产调度描述_
7.1.1 车间调度问题
7.1.2 间隙生产调度
7.1.3 动态生产调度
7.1.4 批处理机调度和E/T调度
7.2 生产调度的表示方法
7.3 基于进化算法的多目标车间调度
7.3.1 多目标流水车间调度
7.3.2 多目标作业车间调度
7.4 基于进化算法的多目标模糊调度
7.4.1 模糊调度：Sakawa方法
7.4.2 模糊作业车间调度：cMEA方法
7.5 基于进化算法的多目标柔性调度
7.5.1 混合遗传调度方法
7.5.2 混合遗传算法
7.6 基于粒子群优化的多目标调度
7.6.1 基于粒子群优化的多目标作业车间调度
7.6.2 多目标柔性调度的混合粒子群方法
7.7 多目标随机调度
7.8 结论与展望
参考文献
第8章 电力系统优化及其他
8.1 电力系统优化
8.1.1 基于免疫算法的多目标无功优化
8.1.2 基于分层优化的多目标电网规划
8.1.3 基于NSGA2及协同进化的多目标电网规划
8.2 多播Qos路由优化
8.3 单元制造系统设计
8.3.1 概述
8.3.2 基于禁忌搜索的多目标单元构造
8.3.3 基于并行禁忌搜索的多目标单元构造
8.4 自动控制系统设计
8.4.1 概述
8.4.2 混合动力学系统控制
8.4.3 鲁棒PID控制器设计
8.5 结论
参考文献
附录 部分测试函数
……

❻ 遗传神经网络识别原理

4.3.1 遗传BP简介

遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴的寻优技术，适合于复杂的、叠加的非线性系统的辨识描述。神经网络算法是当前较为成熟的识别分类方法，但网络权值的训练一直存在着缺陷。为此结合具体应用，在对遗传算法进行改进的基础上，本文采用了一种基于遗传学习权值的神经网络识别方法，并取得了较好的效果。

尽管常规遗传算法是稳健的，但针对一个具体问题遗传算法只有和其他方法（或称原有算法）有效地结合在一起，组成一个新的混合算法，才能在实际中得到广泛应用。混合算法既要保持原有算法的长处，又要保持遗传算法的优点，因此常规遗传算法中的适应值函数、编码、遗传算子等必须做适当的修改以适应混合算法的要求。

4.3.1.1 适应值信息

常规算法中，适应值常被表示为全局极小，用欧氏距离来实现。例如，适应值常被表示为如下形式：

图4-5 改进的 GABP计算流程图

GABP的计算过程图如图4-5所示。

❼ 遗传算法的优缺点

优点：

1、遗传算法是以决策变量的编码作为运算对象，可以直接对集合、序列、矩阵、树、图等结构对象进行操作。这样的方式一方面有助于模拟生物的基因、染色体和遗传进化的过程，方便遗传操作算子的运用。

另一方面也使得遗传算法具有广泛的应用领域，如函数优化、生产调度、自动控制、图像处理、机器学习、数据挖掘等领域。

2、遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。它仅仅使用适应度函数值来度量个体的优良程度，不涉及目标函数值求导求微分的过程。因为在现实中很多目标函数是很难求导的，甚至是不存在导数的，所以这一点也使得遗传算法显示出高度的优越性。

3、遗传算法具有群体搜索的特性。它的搜索过程是从一个具有多个个体的初始群体P(0)开始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的点。

另一方面由于传统的单点搜索方法在对多峰分布的搜索空间进行搜索时很容易陷入局部某个单峰的极值点，而遗传算法的群体搜索特性却可以避免这样的问题，因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性。

4、遗传算法基于概率规则，而不是确定性规则。这使得搜索更为灵活，参数对其搜索效果的影响也尽可能的小。

5、遗传算法具有可扩展性，易于与其他技术混合使用。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点。

缺点：

1、遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题。

2、由于单一的遗传算法编码不能全面将优化问题的约束表示出来，因此需要考虑对不可行解采用阈值，进而增加了工作量和求解时间。

3、遗传算法效率通常低于其他传统的优化方法。

4、遗传算法容易出现过早收敛的问题。

(7)混合遗传算法扩展阅读

遗传算法的机理相对复杂，在Matlab中已经由封装好的工具箱命令，通过调用就能够十分方便的使用遗传算法。

函数ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最优解，fval是最优值，@fitnessness是目标函数，nvars是自变量个数，options是其他属性设置。系统默认求最小值，所以在求最大值时应在写函数文档时加负号。

为了设置options，需要用到下面这个函数：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通过这个函数就能够实现对部分遗传算法的参数的设置。