导读:本文包含了启发式变异论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:演化规划算法,启发式变异,连续优化,收敛速度
启发式变异论文文献综述
胡廉民,黄翰,蔡昭权[1]（2013）在《基于启发式变异的改进演化规划算法》一文中研究指出常用的演化规划算法(EP)的变异是基于固定的概率分布,鲁棒性较差.文中分析了变异算子对演化规划算法计算效率的影响,指出了Gauss变异、Cauchy变异和Lévy变异算子缺少启发式信息的不足,并据此设计了一种根据种群个体差异信息的启发式变异算子,用算子抽取的个体差异来更新变异步长,允许个体有机会在某些维数保持原状,只是进行部分维数上的变异.启发式变异算子能使演化规划算法更好地适应不同特点的连续优化问题,从总体上增强算法的鲁棒性.在求解多个Benchmark测试问题的数值实验中,基于启发式变异的改进演化规划算法比当前6种等概率分布演化规划算法有更快的收敛速度和更优的平均性能.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
张晓玲,左国超,杨健[2]（2010）在《用一种含启发式变异策略的遗传算法求解TSP》一文中研究指出通过分析TSP问题的特征,结合以减少周游路线中交叉边为启发式信息,引入了一个遗传算法中新的变异策略用于TSP求解。对新策略的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该启发式变异算子和另外两个传统的变异算子(插入式变异和交换式变异)进行了比较。比较结果表明了新变异策略具有更大的优势。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2010年03期）
龚本灿,李腊元[3]（2008）在《基于启发式变异的蚁群算法》一文中研究指出提出一种基于启发式变异的蚁群算法,结合传统蚁群算法和遗传变异算法的优点,利用蚁群算法找到一条全局近优解,采用启发式变异进行路径优化,并将优化信息以信息素的方式传递给下一代,从而快速得到全局最优解。以旅行商问题为例进行仿真实验,结果表明该算法比其他同类算法具有更好的性能。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年08期）
启发式变异论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过分析TSP问题的特征,结合以减少周游路线中交叉边为启发式信息,引入了一个遗传算法中新的变异策略用于TSP求解。对新策略的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该启发式变异算子和另外两个传统的变异算子(插入式变异和交换式变异)进行了比较。比较结果表明了新变异策略具有更大的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
启发式变异论文参考文献
[1].胡廉民,黄翰,蔡昭权.基于启发式变异的改进演化规划算法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2013
[2].张晓玲,左国超,杨健.用一种含启发式变异策略的遗传算法求解TSP[J].计算机应用与软件.2010
[3].龚本灿,李腊元.基于启发式变异的蚁群算法[J].计算机工程.2008