1、“.....大量的参数构成了整个工业控制过程，原来的工业控制系统实时处理数据的能力很强，但是后期数据的处理能力显得有些力不从心，遗传算法在大量数据的处理方面拥有较多优势，在参数优化方面也有着其他算法不可比拟的优越性，如参数控制等。所以自从年代以来在我国的工业控制系统中的应用也越来越广泛。遗传算法和工业控制系统的结合，不仅使当今的自动化更具灵活性完整性经济性和安全性，而且为信息集成和自动化系统提供了新的结构，具有良好的发展前景。控制器的优化设计。遗传算法在很多领域得到了较好的应用，运用遗传算法设计的控制器实时性好响应快,并具有自适应调节功能,且精确控制平稳,能满足较高要求,具有较高性价比。.结论本论文的创新点在于针对工业控制中经常使用的控制方式方法，使用我们改进的遗传算法，使得它能在工业控制中更好的使用。系统的运行结果跟程序本身有关也跟机器的性能有关。视情况不同而不同。对于不同的控制函数模型本文的遗传算法并不是十分优秀。但是对于些控制模型来讲......”。

2、“.....在控制系统常用的非线性函数的情况下，本文的算法比标准的遗传算法有更好的结果。在实验阶段处理简单的函数的问题上，也具有相当的优势。到目前为止，还没有找到种能适合所有类型函数的遗传算法。目前对遗传算法的改进大多数集中在选择交叉变异适应度等的参数选择上，而这些改进也没有统的形式。本文的算法在交叉问题处理上，看上去似乎烦琐些，实验结果表明，它可以减少遗传的迭代次数。这种改进只适合些特定的函数。所以对遗传算法的研究和改进还需要做大量的工作。参考文献司徒浩臻等.基于遗传算法的多序列比对算法研究.微计算机信息.,.,“.”,.,.,英文,.,.,,.,,.,.,,.,,..,,..,,,,,.,.,.,.选择个染色体，按定的变异概率进行基因变异。步骤若发现最优解或者到达迭代次数，则算法停止。否则，转步骤。.提高遗传算法收敛速度的策略初始种群的选择初始种群的优劣对算法的效率和结果都有重要的影响，要搜索全局最优解，初始种群不仅要规模相当而且应该在解空间均匀分布......”。

3、“.....本文按照定的模式选择种群。将种群分成几类。例如，如果我们选择初始种群为个，那么将种群按照不同的模式均匀分成类。每个类中的染色体有相同的模式。由下面的操作可知，这样做能够保证了群体的多样性。适应度比例法的改进在遗传算法的运行过程中，每代都会产生些优良个体。如果按照传统的选择方法，它们的优良模式有可能被后面的遗传操作破坏，就会降低群体的平均适应度，这样对进化是不好的。所以我们改进的目标是保证最优解的生存。最优个体这里的最优个体来自全体染色体的不按比例进行复制，直接保留到下代中。因为复制的结果容易使遗传算法陷入局部最优解。导致各个个体间的适应度趋于致。具体操作过程为找出每个模式中适应度最高的个体。该个体不进行交叉和变异。对同模式中其它个体进行遗传操作。即交叉和变异是在同个模式中的不同个体最优的除外之间进行。在每个模式中，经过交叉和变异后的每个个体进行适应度比较。依然保留最优的个体。最优保存策略是选择操作的部分......”。

4、“.....也是遗传算法收敛性的个重要保证条件。该策略与下面叙述的交叉和变异操作结合在起，能够得到良好的效果。交叉方式的改进交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。交叉的目的是为了能够在下代产生新的个体。通过交叉操作，遗传算法的搜索能力得以飞跃性的提高。交叉是遗传算法获取新优良个体的最重要手段。交叉的概率般选择的都很大。本文的交叉概率是根据交叉结果来决定的。无论是选择单点交叉还是多点交叉或者其它交叉方式，改进的目标是保证子代的适应度大于父代。我们选用的交叉方法是所有个体除去最优的中每两个组成对，全部进行交叉。根据交叉结果选择此次交叉是否进行。如果对染色体，我们假设为和，再假设交叉的结果为和，那么会出现四种情况变异方式的改进变异就是以很小的概率即变异率随机地改变群体中个体染色体的些基因的值。变异操作的基本过程是对于交叉操作中产生的后代个体的每基因值，产生个，之间的伪随机数，如果这个伪随机数小于变异概率，就进行变异操作。在二进制编码方式中......”。

5、“.....即变成，或变为。变异本身是种局部随机搜索，与选择交叉算子结合在起，就能避免由于选择和交叉算子而引起的些信息的永久性丢失。保证了遗传算法的有效性，使遗传算法具有局部的随机搜索能力。同时使得遗传算法保持群体的多样性，以防止出现未成熟收敛。在变异操作中，变异率不能取的太大，如果大于.，遗传算法就退化为随机搜索，而遗传算法的些重要的数学特性和搜索能力也就不复存在了。本文使用的变异概率是根据是由交叉方式的结果决定的。在交叉方式中，每个模式都可能出现不良个体，如果不良个体数量大于，那么说明此模式不良，应该进行淘汰。我们采用的方法是对此模式进行变异。引进新的模式。如果不良个体数量小于，那么就对这些不良个体进行变异。在不影响模式的前提下，进行变异。即在每个染色体的基因上，随机的选择位，使之变异。至此，新的代产生了。.算法过程算法的流程图如图。图.在工业控制中的应用遗传算法应用与工业控制可以做到以下几个方面控制过程的监控在工业控制监控过程中......”。

6、“.....因此精确建模比较困难。也是因为数据的随机性和不确定性因素，造成工业监控系统难以准确控制。利用遗传算法进行过程监控，首先建立控制系统的理论控制模型，然后利用遗传算法能在大量数据上的寻优优势，提供监控方案。并且遗传算法也能进行自适应控制来随时调整控制模型，达到监控的优化并且使系统更趋于稳定。控制过程故障诊断提供决策方案把遗传算法理论与技术应用于控制过程故障诊断能够模拟专家系统实现对控制器的故障检查。故障检测过程中的参数般都具有非线按不同模式选择初始种群计算个体适应度选择操作交叉操作变异操作输出最大适应度个体结束否选出每个模式中的最优个体对每个模式中除最优个体外的其它个体进行交叉，使交叉的子代适应度大于父代，不大于则循环，直到满足条件或者不能继续进行为止。在交叉中不满足条件的进行变异，如果个类中超过的交叉后的个体不大于父代的个体，则全变异，改变模式。判断终止条件性特征，如果使用确定性的方法，很难建立其数学模型。遗传算法应用在智能诊断中......”。

7、“.....而且系统的鲁棒性好，对参数变化不敏感，并且可以做出决策供维护人员参考。系统参数辩识参数优化随着工业控制规模的不断加大和时间的不断积累，需要保存和后期处理的数据越来越庞大，这和扩大交易市场，必定要投入更大资金来拆迁民房，这在爱店镇这个地少价高地方，加上宁明县基础设施建设可用资金有限，显然是不现实。如何解决好公路交通条件改善，边贸经济进步发展与爱店镇狭街道窄交易场狭小这问题，宁明县委县政府在“十二五规划”中，提出了“构建核四带经济发展格局”，其中把爱店城中镇产业发展带列为“全县产业发展集聚区，城镇化推进核心区，边贸加工制造物流仓储中心。”“十二五规划纲要”并提出，要“抓好爱店口岸经济产业园建设。按照“城两中心”建设思路，抓好园区规划建设，规划建设面积平方公里。重点发展以进出口加工运输物流仓储为体边贸加工物流，加快推进综合市场服务中心和中草，加快推进综合市场服务中心和中草药交易中心等贸易加工体化大型综合市场重点项目，建设面向东盟商品物流中心物流园区农产品交易区”......”。

8、“.....采取“谁投资，谁受益”原则加强基础设施建设，利用闲置土地建立新包括贸易仓储物流餐饮住宿服务业等在内大型综合市场，为外商构建贸易平台，进步拓宽贸易渠道。同时，提供良好商务环境法律环境和优惠政策，以吸引外商投资，促进边贸繁荣发展。广西宁明县爱店中越万有中草药批发市场正是在这样良好经济环境和政治背景下开展新项目建设，是完全符合爱店镇经济建设发展需要，项目建设对推进爱店镇城镇化建设进程......”。

9、“.....归档资料。未经允许，请勿外传！第章总论项目名称广西宁明县爱店中越万有中草药批发市场二项目建设地点广西宁明县爱店镇原爱店边贸税费站后爱店汽车站前山坳地。三项目规模及主要建设内容项目总投资万元。用地面积亩，其中市场建设用地其中商铺，仓储用地停车场建设用地含道路宾馆餐饮及房地产建设用地绿化用地四项目性质新建五项目建设背景和依据项目建设背景宁明县爱店镇成立于年月，位于中越陆地边境公母山下，与越南谅山省禄平县接壤，边境线长达公里，东兴至那坡沿边公路贯穿其间。爱店为国家二类口岸，是我国西南经济板块通往东南亚陆路交通要道。年中越边境重新开放以来，为改善投资环境，促进边贸发展，宁明县加大了爱店镇基础设施建设。完成了旧城区拆旧建新工程，相继开辟了四个开发区，总面积亩......”。