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文档简介

广东工业大学轻工化工学院2009级本科毕业论文答辩XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX学生：黄XX指导教师：魏XX论文结构Ⅰ文献综述

遗传算法模拟退火算法遗传/模拟退火算法Ⅱ

遗传与模拟退火全局优化算法开发与测试Ⅲ

结论遗传算法基本原理：基于Darwin的进化论和Mendel的遗传学基本流程：应用：函数优化、组合优化、自动控制、

机器人控制、图像处理和模式识别

生产调度、硬件设计局限：过早收敛

计算量大和精度不高缺乏收敛准则而且参数选择困难模拟退火算法基本思想：模拟高温物体退火过程迭代步骤：Metropolis过程

快速退火方式：

终止准则：⑴零度终止原则

⑵循环总数终止原则⑶接受概率终止准则存在的不足：为得到一个好的近似最优解，需要进行反复迭代运算，当问题的规模不可避免地增大时，缺乏可行的解决途径。具体反映到算法上，就是Metropolis过程的次数不易控制。因此，SA的效率问题一直是算法真正走向实用的最大障碍。

遗传/与模拟退火算法将模拟退火算法的Metropoli

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