1、“.....比如第章介绍的遗传算法发展方向就是遗传算法和其他技术结合的应用。遗传算法只有同其他方法结合才能表现生命力。遗传算法越来越广泛应用于机器学习模式识别图像处理神经网络工业优化控制和社会科学等方面，在不久的将来，它的优化作用将得到更好的发挥。做改进遗传算法是不容易的事，调试就是个繁重活。也不是做出什么来都能写上来，在好的代码写入不适合的程序里都不能成功。还好研究的是城市这空间问题，自己也感兴趣，研究下来感觉不用遗传算法确实难求得满意的结果，个城市都不容易。目前，遗传算法毕业论文问题在数学上还未得出成功的结果，城市数较大时不能求出结果。相信遗传算法能在数学优化方面能取得成功，遗传算法也开发出新的应用。参考文献周明，孙树栋遗传算法原理及应用国防工业出版社年，。周明孙树栋遗传算法原理及应用国防工业出版社年月。美米凯利维茨著周家驹何险峰译演化程序遗传算法和数据编码的结合科学出版社，焦李成等免疫优化计算学习与识别科学出版社,。张文修梁怡遗传算法数学基础西安交通大学出版社，王小平曹立明遗传算法理论应用与软件实现西安交通大学出版社......”。

2、“.....周涛基于改进遗传算法的问题研究微电子学与计算机毕业论文题目致谢感谢我的导师张老师在毕业设计期间给我的巨大帮助，是在她的帮助下我的论文下得以完成，也感谢这期间所有帮助过我的老师同学。天津到长春到哈尔滨到沈阳到合肥到南京到上海到杭州到福州到南昌到武汉到长沙到广州到海口到南宁贵州到重庆成都到昆明到拉萨到乌鲁木齐到西宁到兰州到银川到西安到郑州到石家庄到太原到呼和浩特第六步因为我们对城市建立的坐标是根据经纬度建立的，这是个相对坐标，计算出来的距离是相对距离，要用比率尺法求出它的真实距离。首先我们用经纬度算出其中两个城市的距离算长沙到济南的距离，因为有两个数是整数用经纬度算出长沙到济南的距离为。然后求出长沙到济南的真实距离我用搜狗在线地图测量。接着求两个数据的比率除以等于。最后用最短路径乘以等于。这个距离就是算出的最短距离。第七求出该路径的真实距离我用搜狗在线地图测出为遗传算法求出的全国个部分城市的最短路径用搜狗地图测出为......”。

3、“.....这是个误差的距离。说明遗传算法在搜索出最短路径下计算出的距离是正确的，但不能说明这是个最短路径。另外所有要用到的计算都是在在线计算下算得的。下面为建立的坐标对应的图形，图形中已经画出了最短距离的路径。毕业论文题目图遗传算法毕业论文图如果用遗传算法求得的这个路径是最短路径，那么就是最优解。求全国个城市问题是个维的问题，通常情况下的实际问题是二维问题，例如求这个城市的旅行费用，要旅行费用最少，如果城市与城市间的费用不是线性的，例如昆明到重庆的费用是元，成都到重庆的费有明显的改进，对它改进得图遗传算法毕业论文图改进后的路径为原来的最短路径从图中看出加入了路径和和和删除了路径毕业论文题目和和和加入的路径和删除的和把加入的距离之和减去删除的距离之和得到原来我得到的最好距离减去得改进后的最短距离。这个距离和最短距离还有差距。算这个距离是繁琐的，通过这个数据主要说明改进是正确的，另外，最主要点是当我们用遗传算法求得的结果离最短距离有差距时，我们可以通过观察图形用几何知识得出最短距离，从而补充了遗传算法的不足，这也是种遗传算法同其他方法相结合的技术......”。

4、“.....遗传算法只有同其他方法结合才能得到更好的发展。改进的遗传算法求不同城市问题初始种群为最大遗传代数为交叉概率变异概率最小值如下表表数据表遗传算法毕业论文算法结果改进算法求得的结果传统求得的结果城市数路径和代数第次第二次第三次第四次第五次平均最好平均结果路径代数路径代数路径代数路径代数表个城市坐标表对应的图毕业论文题目图我求出的最好结果最好结果对应的图遗传算法毕业论文公认的最优结果图公认的最优路径值是毕业论文题目图分析城市数较小时，例如个城市，传统的和改进的求问题都能得到准确解在个城市数以下，般遗传算法都能得到准确解城市数较大点如时，传统的得到的解同改进的得到的解没有多大差距，和最短路径也没多大差距，但是已经有了实质的差别。当城市数更大时如，传统得到的解同改进的有了更大的距离差别，同最短路径也有更大的差别。算法实例目标求全国个大城市最短距离。第步求得各个城市的经纬度我通过查经纬度网址查得。第二步经度对应轴，纬度对应轴从个城市开始建立所有城市坐标......”。

5、“.....第四步修改求个城市的代码附录中的,及相关变量。第五步编译运行程序求出个城市距离，路径。次数第次第二次第三次第四次第五次平均值最短值距离最短距离路径最短距离路径遗传算法毕业论文北京遗传算法毕业论文交叉被选择交叉的成员数目,变异，采用逆转变异方式产生交叉的两个位置位置长度选择逆转的起始终点位置毕业论文题目令逆转产生交叉的两个位置选择逆转的起始终点位置主函数遗传算法毕业论文将每代产生的路径及距离记录入文件中遗传算法解决问题开始设置随机种子种群初始化计算适应度设置最优物种,,,,模拟完成，最优结果为,,,最短距离,毕业论文题目路径,,完成关闭文件总结优化问题是个流行问题，我们每天都在优化问题，我们做事情都有个先后顺序，我们选择先做什么后做什么实际上就是优化问题。遗传算法就是优化算法，解决且将解决更多的复杂问题。实践表明，遗传算法是种高效率的，适用面较广的最优问题解决方法。它在问题中的成功应用就是个例子。般遗传算法解决问题效率不高，实验中改进了遗传算法，从实验结果分析说明改进的成功，但是还有很大的距离......”。

6、“.....毕业设计如用转换时间为微秒的集成转换器，其转换速率为千次秒。根据采样定理和实际需要，个周期的波形需采集个点，那么这样的转换器最高也只能处理的信号。把转换时间减小到微秒，信号频率可提高到。对般微处理机而言，要在微秒内完成转换器转换以外的工作，如读数据再启动存数据循环记数等已经比较困难要继续提高采集数据的速度就不能用来控制，必须采用直接存储器访问技术来实现。是否要加采样保持器原则上直流和变化非常缓慢的信号可不用采样保持器。其他情况都要加采样保持器。根据分辨率转换时间信号带宽关系式可得到如下数据作为是否要加采样保持器的参考如果转换器的转换时间是微秒是位时没有采样保持器时，信号允许频率是如果是位，该频率是如果转换时间是微秒，是位时，该频率是，位时是。工作电压和基准电压有些转换器需要的工作电压，也有些可在伏范围内工作，这就需要多种电源。如果选择使用单伏电源，与单片机系统可共用个电源就比较方便。基准电压是提供给转换器在转换时所需的参考电压，这是为保证转换精度的基本条件。在要求高精度时，基准电压要单独用高精度稳压电源供给......”。

7、“.....它是美国美信公司生产的多量程位数据采集,芯片工作电压仅为伏即接收高于电源电压的模拟信号，又可以接收低于地电位的模拟信号芯片有个独立的模拟输入通道对输入的模拟信号提供了四个可编程输入量程伏，伏，到伏，到伏，四个量程将有效的动态输入范围增加到位为毫安信号和由伏或供电的传感器到单伏系统提供了灵活的接口变换器的耐压容限达到了伏该模数转换器具有带宽，的吞吐率，由软件控制选择内外部时钟，由软件控制内外部启动采集，并行数据接口，内部伏或外供参考电压。硬件的脚和两个软件可编程位用来提供转换过程中的低电流关断模式。具有标准的微处理器接口，位数据总线构成了三态数据口，数据存取与总线释放时序特性与常规微处理器芯片兼容，其逻辑输入输出皆与或逻辑电平兼容。特性位分辨率，线性度单伏供电软件可编程选择输入量程伏，伏，伏，伏输入多路选择器保护伏毕业设计路模拟输入通道微秒转换时间，采样速率内外部采集控制内部伏或外部参考电压两种掉电模式内部或外部时钟。有四种不同的封装，宽，和陶瓷封装。它为微处理器提供了非常简单的接口，转换从写入控制字开始，转换完由给出标准的中断信号......”。

8、“.....为内部采集控制模式置时，为外部采集模式。控制字中的位控制芯片的的时钟模式，旦选定了芯片的时钟模式，再进入待机或掉电模式时，时钟模式不会改变。各控制字的作用见下表所示表各位控制字说明当，时，芯片选择外部时钟模式，外部时钟频率应介于至之间，时钟周期应介于之间。也决定了芯片的低功耗模式。当，时，芯片进入待机模式当，时，芯片进入掉电模式。和用来选择芯片的模拟输入电压范围和极性，见下表。，选择单极性输入选择双极性输入，选择伏量程选择伏量程。控制字的低三位用于选通模能，比如第章介绍的遗传算法发展方向就是遗传算法和其他技术结合的应用。遗传算法只有同其他方法结合才能表现生命力。遗传算法越来越广泛应用于机器学习模式识别图像处理神经网络工业优化控制和社会科学等方面，在不久的将来，它的优化作用将得到更好的发挥。做改进遗传算法是不容易的事，调试就是个繁重活。也不是做出什么来都能写上来，在好的代码写入不适合的程序里都不能成功。还好研究的是城市这空间问题，自己也感兴趣，研究下来感觉不用遗传算法确实难求得满意的结果，个城市都不容易。目前......”。

9、“.....城市数较大时不能求出结果。相信遗传算法能在数学优化方面能取得成功，遗传算法也开发出新的应用。参考文献周明，孙树栋遗传算法原理及应用国防工业出版社年，。周明孙树栋遗传算法原理及应用国防工业出版社年月。美米凯利维茨著周家驹何险峰译演化程序遗传算法和数据编码的结合科学出版社，焦李成等免疫优化计算学习与识别科学出版社,。张文修梁怡遗传算法数学基础西安交通大学出版社，王小平曹立明遗传算法理论应用与软件实现西安交通大学出版社，韦雪洁黎明刘高航等基于知识库求解问题的改进遗传算法计算机仿真敖友云迟洪钦基于遗传算法求解问题的种算法计算机与数字工程澳尼格内维特斯基著顾力栩沈晋惠译人工智能智能系统指南机械工业出版社宋丹傅明等种改进的遗传算法及在中的实现微机发展，周涛基于改进遗传算法的问题研究微电子学与计算机毕业论文题目致谢感谢我的导师张老师在毕业设计期间给我的巨大帮助，是在她的帮助下我的论文下得以完成，也感谢这期间所有帮助过我的老师同学......”。