1、“.....注意第二个矩阵必须取其转置计算每个物体单位体积的价值量，即价值密度设计论文专用纸更新最优值同上方法样，采用计算每个个体的总价值如果比上次的小，用上次的替换选择操作轮盘赌轮盘，生成轮盘，类似于概率分布设计论文专用纸更新样本集交叉操作参与交叉的样本的索引在到之间取随机数交叉操作相邻两个进行交叉随机得到个数，小于交叉概率的话，进行交叉交叉点位置,变异操作，直接针对整个样本集操作,找到最后代中的最佳样本,记录所取得物体编号设计论文专用纸绘制结果曲线历代最优解次循环结果求解结果如下所示,物品编号,价值......”。

2、“.....记录参数记录参数存放优胜劣汰得到的样本的索引轮盘最大适应度值记录设计论文专用纸适应度初始化随机种子迭代计数器计算适应度值利用矩阵相乘的方便性来计算每个个体的总体积，注意第二个矩阵必须取其转置计算每个物体单位体积的价值量，即价值密度更新最优值同上方法样，采用计算每个个体的总价值如果比上次的小，用上次的替换,保存这次的结果设计论文专用纸找到适应度最小的个体，淘汰之用适应度最大的个体替换找到适应度最小个体的编号,将这代得到的最大适应度值保存起来，方便最后的曲线绘制依据迭代次数的终止判断选择操作轮盘赌移动到相对最佳点。全球最佳可以发现只有问题具有定的凸性属性,本质上保证任何局部最优是个全球性的个。遗传算法提供了极大的灵活性与域杂交依赖试探法有效地实现个具体的问题。在上面的声明表明,有很多优势。尽管遗传算法可以找到解决方案全域......”。

3、“.....特别是对于确切的约束。和巨大的评估世代和种群有时是耗时的。到帐户的些缺陷和使用优势,增强遗传算法的提出和应用了优化设计。二遗传算法遗传算法，最早是由约翰荷兰在七十年代初期提出的，根据自然选择和自然的原则，遗传学，这已相当成功，应用于机器学习和优化的问题。要解决问题,维护个人的人口也称为字符串或染色体和概率下修改人口的些遗传算子如选择交叉和变异,为的是寻找个接近最佳的解决问题的办法。编码为字符串在遗传算法中个体的人口通常编码为个固定长度的二进制字符串。字符串的长度取决于域的参数和要求的精密。例如,如果域的参数是和精度要求是个小数点后面小数点,那么域应该分成年同等大小范围。这个暗示的长度字符串需要,因为到个简单的实数解码由两个步骤完成。将二进制字符串是以为基础的设计论文专用纸计算相应的实数通过初始种群最初的过程非常简单......”。

4、“.....个体在个人口中是个固定长度的二进制字符串,每个二进制字符串初始化随机。评价该遗传算法在每代中运行时健身值与值目标函数。在人群中对未知的环境评估。遗传算子遗传算子驱动人口在中的进化过程,在达尔文的生存原则适者和自然发生的遗传操作。最广泛使用的遗传算子复制交叉和突变。进行遗传操作,个人必须选择个人人口为他做手术。选择的策略是主要是基于健身水平的个体实际上提出了人口。有许多不同的选择策略基于健身。最受欢迎的是健身适当的选择。在个新的人口是由选择的过程中,新种群的些成员通过接受转换形成新的遗传算子解决方案个重组步骤。因为直觉相似之处,我们只使用在重组阶段遗传算法的三个基本操作符复制交叉和突变,由参数控制,和公关点复制交叉概率和概率变异概率。让我们举例说明这三个遗传算子。作为个个体被选中复制操作符只复制形式当前的人口进入新的人口即新代没有变更......”。

5、“.....是哪里的长度是随机选取字符串。假设两个亲代个体和,交叉点是。如果，然后这两个产生的后代是。第三个遗传算子变异,介绍了人口结构的随机变化,它可能偶尔有有益结果逃离当地最佳。在我们的中,突变是否定的每点字符串,即改变个到,反之亦设计论文专用纸然,概率点。三增强遗传算法混合遗传算法和传统的优化算法分别都有缺陷。大多数传统的优化方法应用于工程设计需要个更好的组初始设计变量的值,然后迅速收敛产生良好的结果。然而,大多数这些优化算法面临同样的困难,比如长并误差过程寻找更好的组初始设计变量或收敛速度慢。初始设计的组变量由工程直觉在般和不同集的初始设计变量将在通用给不同最优的结果。因此,对于那些传统方法如何选择更好的初始值设计的变量是个关键的步骤。至于使用遗传算法,它的优点是工作在个随机的人口......”。

6、“.....特别是对于确切的约束。为了克服这些困难,种新的混合优化过程,它结合了遗传算法与传统优化方法,提出了研究。在第步的过程,应用提供组最初的设计变量,从而避免试验过程此后,传统算法是用来确定最优的结果。该混合算法,它可以被称为个混合遗传算法无形体病,是比传统的更有效的算法。混合遗传算法的流程图如下间隔遗传算法优化算法已经得到了很好的发展工程很长时间,然而,大多数优化算法处理方法,开始产生初始种群，随机的估计选择突变变交叉编码是代完成吗否人口采用传统的方法与最初的设计变量融合出口设计论文专用纸推导出设计变量的优化设计。然而,它通常是不容易制造精确设计变量在工程,由于测量不准确或在制造过程本身。此外,要精确的制造业往往是更加昂贵。优化算法已经得到了很好的发展工程很长时间,然而,大多数优化算法处理方法,推导出设计变量的优化设计。然而......”。

7、“.....由于测量不准确或在制造过程本身。此外,要精确的制造业往往是更加昂贵。区间优化的算法,可以克服这些困难。在传统区间优化区间分析法提出了区间优化过程。目的区间分析是提供的上界和下界所有这些的影响计算数量。个复杂的时间间隔可以是矩形或圆形在复平面或区间大小和相位可以被使用。上面的陈述表明,区间分析必要的和重要的对于大多数区间优化。通过使用区间分析,很容易理解系统性能之间的关系和系统参数。但区间微分公式有时是不容易确定,尤其是复杂的系统。在这章,个新的区间优化方法,称为个间隔的遗传算法,提出了。与,重要的是最佳区间参数可以派生。此外,不仅区间分析可以排除的过程中优化,但最大化的最优区间的设计范围也可以实现。间隔遗传算法的流程图混合区间遗传算法进程的推进,计算机能力,区间分析和区间优化是受人尊敬的和应用于所有方面在最近几年,如，数学......”。

8、“.....在工程,间隔优化得到了广泛应用结构设计。尽管区间优化被应用于工程很长段时间,间隔分析和数学计算是必不可少的。然而,并非只有微分公式的复杂系统很难被确定,但也复杂系统有时是不容易被制定。对原始在上面部分,客观误差计算而制定方程。事实上,它很容易描述和制定系统方程为个简单的系统,但有时是不容易的复杂系统来实现。此外,简化系统方程有时是难以确定准确的解决方案。为了克服这些困难，该技术结合了免疫遗传算法与有限元法的区间为软件优化是本节介绍。设计论文专用纸图间隔传算法流程图启动时间间隔的遗传优化程序，最大化或最小化确定和使用优化算法对象所有目的计算区间的设计的随机变量计算相应的和在随机的所有是预设新人口数量的完成遗传算法的典型的演化规律......”。

9、“.....最大化或最小化确定和使用优化算法对象所有目的计算相应的和在随机的所有是预设新人口数量的完成遗传算法的典型的演化规律，是收敛的输入更多数量的随机抽样生成和人口出口输入允许目标步骤利用有限元分析计算区间的设计的随机变量设计论文专用纸四数值例子例简单的全局优化问题多项式。个全局优化问题的方法来证明的能力的算法，如图所示。,图的全局优化问题图的混合遗传算法的优化全球最低是在与客观。作为结果显示在图,优化方法利用电共生系统有个局部最优值，。由于随机初始值劣质和电共生系统不能确定全球最佳值与初始值的差。这个例子表明,无形体病可以确定步骤设计论文专用纸的全球最佳值有效。例单间隔的优化多项式。个二维多项式函数了这个例子,主要表现在以下几点......”。