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      畢業論文標題:

      遺傳算法及其在網絡計劃中的應用

       本文ID:LWGSW9114 價格:收費積分/100
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      電子通信論文編號:TX107  字數:22813.頁數:41  

      目   錄
      摘  要  I
      Abstract  II
      1  數據挖掘技術  1
      1.1  數據挖掘的提出 1
      1.2  數據挖掘研究的意義  1
      1.3 數據挖掘定義   2
      1.3.1 技術上的定義   2
      1.3.2 商業上的定義  2
      1.4  數據挖掘常用技術   3
      1.4.1 遺傳算法  3
      1.4.2  人工神經網絡  3
      1.4.3  決策樹  4
      1.4.4  近鄰算法  5
      1.4.5  規則推導  5
      1.5  數據挖掘流程  5
      1.5.1  數據挖掘環境  5
      1.5.2  數據挖掘過程   6
      1.5.3  數據挖掘過程工作量  6
      1.5.4  數據挖掘流程介紹  7
      2  遺傳算法  9
      2.1  遺傳算法的由來  9
      2.1.1  引言  9
      2.1.2  生物進化   10
      2.2  基本遺傳算法   11
      2.2.1  遺傳算法的發展歷史  11
      2.2.2  遺傳算法基本術語   12
      2.2.3  遺傳算法的基本思想  13
      2.2.4  遺傳算法的基本操作   14
      2.3  遺傳算法的特點   16
      2.3.1  遺傳算法與其他搜索方法的比較  16
      2.3.2  遺傳算法的特點   18
      2.4  標準遺傳算法的改進   19
      2.4.1  遺傳算法中存在的問題   19
      2.4.2  改進的遺傳算法分類 19
      2.4.3 改進的遺傳算法  20
      3  網絡計劃技術簡介   22
      3.1  網絡計劃技術的基本概念   22
      3.2  網絡計劃技術的產生  22
      3.3  網絡計劃技術的發展  23
      3.4  網絡計劃的優點  24
      3.5  網絡計劃中的問題  25
      4  遺傳算法在網絡計劃中的應用  26
      4.1  CPM問題概述   26
      4.2  求解DCPM問題的GA實現  28
      4.2.1  遺傳編碼 28
      4.2.2  設定控制參數,初始種群 28
      4.2.3  構造適應度函數  28
      4.2.4  選擇機制  28
      4.2.5  遺傳算子設計 29
      4.3  用GA求解DCPM問題的步驟 29
      4.4  遺傳算法求解DCPM問題的應用實例 30
      5  結束語  32
      5.1  主要的研究工作  32
      5.2  將GA引入網絡計劃中的意義  32
      5.3  不足與展望 32
      致  謝 34
      參 考 文 獻  35

      摘  要
      遺傳算法(Genetic Algorithm—GA)是一種模擬自然界生物進化的搜索算法,由于它的簡單易行、魯棒性強,尤其是其不需要專門的領域知識而僅用適應度函數作評價來指導搜索過程,從而使它的應用范圍極為廣泛,并且已在眾多領域得到了實際應用,取得了許多令人矚目的成果,引起了廣大學者和工程人員的關注。
      GA是一種廣為人們關注的現代優化技術,它不依賴更多的外部條件和知識便能迅速地進行全局最優搜索,由于這些優點,GA己經并且正在被應用于許多領域。本文將GA的尋優技術引入DCPM問題,實現的算法用隨機搜索策略代替了傳統算法中的基于領域知識的確定搜索準則,提供了一種更加通用并且簡單易行的求解DCPM問題的方法。這種算法容易編程實現,另外,因為GA本身固有的并行性,在計算機系統中可以很容易地在分布式環境中處理大規模DCPM問題。
      本文在第一章介紹了數據挖掘的概念,數據挖掘研究的意義以及數據挖掘常用技術和流程;第二章對數據挖掘中的典型算法--遺傳算法做了詳盡的介紹,包括其由來、發展,和基本原理、設計思想、特點以及改進的遺傳算法;第三章介紹了網絡計劃的概念及其產生、發展和特點。本文在第四章以實例來說明遺傳算法在網絡計劃中的應用。


      關鍵詞:數據挖掘  遺傳算法  網絡計劃  DCPM

      Title Genetic Algorithm and its in network plan application

      Abstract
      GA is a searching arithmetic which animates natural biology evolution. Due to it’s simple ,easy and doesn’t need professional knowledge but only adaptation function to instruct searching process, it has been applied to many fields, and achieved good result ,which attracted many scholars and engineers .
      GA is a modern optimized technology, which relies on more external condition and knowledge to reach overall optimized searching rapidly. Due to these advantages, GA has been applied in many fields . In the dissertation, the technique of GA is introduced into DCPM ,and the arithmetic is random searching in stead of  fixed searching principle in traditional arithmetic, which offered a more general and simple DCPM solution. This methodology helps to realize program ,and because of the parallel feature, in the computer system, it’s easy to solve DCPM problem in the distributing environment .
      In the first part of my dissertation, there will be an introduction to data digging technology ,and as GA ,it’s origin,  development, basic principle, and typical arithmetic, design and features will be shown in the second part in details . In the third part you will see the explanation to net plan, including the generation, development and features. As an effective overall arithmetic and optimized searching tool, in the fourth part , you will see the examples of GA application in net plan.


      Keywords:Data Mining  Genetic Algorithm  Network Planning  DCPM                                      

       


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