导读:本文包含了佳点集遗传算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,函数,参数,测试,阈值,向量,近邻。
佳点集遗传算法论文文献综述
孙家泽,王刚[1]（2018）在《利用佳点集遗传算法的白盒测试用例优先排序》一文中研究指出在软件演化过程中,测试用例优先排序作为一种高效实用的回归测试技术,对于提高缺陷的早期检测速率和降低测试成本有重要意义。针对传统遗传算法在白盒测试用例优先排序中收敛速度慢和稳定性差的问题,采用佳点集遗传算法求解白盒测试用例优先排序问题。算法根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖平均百分比作为适应度函数,采用随机抽样选择算子和佳点集交叉算子产生新一代种群。实验选择6个典型的基准开源项目,以语句、分支和方法作为程序实体,实验结果表明佳点集遗传算法收敛速度快、稳定性好,为回归测试提供了一个有效的测试用例优先排序方法,有助于尽早发现软件缺陷,降低测试成本。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年10期）
张涛,刘彩云,崔健[2]（2018）在《佳点集遗传算法在求函数最大值中的应用》一文中研究指出在库存管理决策、供应链协调、业务数据特征选择等最优化理论研究中,佳点集遗传算法可有效地帮助解决复杂模型化函数求最大值问题,在研究佳点集遗传算法的基础上,结合实例给出了一个算法模型实践。(本文来源于《吉林工程技术师范学院学报》期刊2018年03期）
贾瑞玉,宁再早,耿锦威,查丰[3]（2011）在《基于佳点集遗传算法的特征选择方法》一文中研究指出针对特征选择中降维效果与分类精度间的矛盾,通过分析传统的特征选择方法中的优点和不足,结合佳点集遗传算法的思想和K最近邻简单有效的分类特性,提出了基于佳点集遗传算法的特征选择方法。该算法对特征子集采用佳点集遗传算法进行随机搜索,并采用K近邻的分类错误率作为评价指标,淘汰不好的特征子集,保存较优的特征子集。通过实验比较看出,该算法可以有效地找出具有较高分类精度的特征子集,降维效果良好,具有较好的特征子集选择能力。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2011年01期）
彭勇,林浒,卜霄菲[4]（2010）在《变焦佳点集遗传算法》一文中研究指出通过使用数论佳点集理论与方法构造出佳点交叉算子,佳点集遗传算法(GGA)具有更快的收敛速度和精度,且避免了常见的早期收敛现象,但是二进制编码的佳点集遗传算法在位串长度确定的情况下无法克服二进制与实数之间的映射误差。针对二进制编码遗传算法存在从最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出含有变焦因子的佳点集遗传算法来变相增加位串编码长度以期缩小该映射误差,提高搜索效率和求解精度。通过不同维数下的Benchmark测试函数的仿真结果表明,改进的算法具有全局收敛、求解精度和搜索效率高的优点。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年11期）
孙浩,陶亮[5]（2009）在《基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择》一文中研究指出支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数选择一直缺乏很完善的方法,很大程度上限制了它的应用。为了获得较好的SVM参数,提出了基于佳点集遗传算法的参数选择方法,利用佳点集遗传算法对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性。通过数值实验表明由该方法所得的支持向量机可以在一定程度上自动地选择参数,具有一定的推广意义。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2009年08期）
彭勇,施宁,林浒[6]（2009）在《佳点集遗传算法及其在PID控制中的应用》一文中研究指出传统遗传算法具有收敛速度慢、局部寻优能力较差且容易出现"早熟"等现象,运用数论中的佳点集理论与方法对其进行改进。改进的算法通过生成一种具有良好多样性的均匀初始种群,构造出新型的佳点交叉算子和变异算子,使得在进化过程中子代可以更好地继承父代的优良特性,有效地改善了传统算法的全局收敛速度,避免了"早熟"现象的发生。将此改进算法应用于工业PID控制器的参数寻优,仿真结果显示出佳点集遗传算法明显提高了搜索速度,系统的动态性能和稳定性也有明显改善。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2009年02期）
谢莹[7]（2008）在《一种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法》一文中研究指出在图像二值化算法中,传统优化算法难达到全局最优解,一般遗传算法不能保证子代的性能优于父代。将佳点集理论应用到图像二值化算法中,建立基于佳点集的随机搜索机制,不仅提高了求解速度与精度,并且能保证所求到的后代的适应值较高。算法具有较好的稳健性,在实际应用中获得了很好的二值化效果,有利于计算机图像处理的后续工作。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2008年12期）
饶玉佳,程家兴,夏军,李志俊[8]（2008）在《基于佳点集的多目标遗传算法》一文中研究指出佳点集遗传算法是利用数论中的佳点集的理论,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计的GA算法。该算法不仅提高了求解的效率和精度,还能有效地避免"早熟"现象。对其部分机制作出改动,使其可以应用于多目标优化问题。并将其引入一个典型的多目标遗传算法NPGA中。文中给出的仿真算例证实了改进方法的有效性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2008年12期）
金奎,程家兴,李志俊,饶玉佳[9]（2008）在《基于佳点集遗传算法的足球机器人策略设计》一文中研究指出为了优化足球机器人策略的设计,文中提出了一个基于佳点集遗传算法的足球机器人动作规划算法。首先定义一个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用佳点集遗传算法为足球机器人选择合适的动作,用该算法进行截球实验和射门实验。实验结果表明,应用新算法的仿真足球机器人动作更准确,效果更佳。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2008年11期）
郭玉堂,罗斌,吕皖丽[10]（2008）在《基于佳点集遗传算法的边缘检测》一文中研究指出为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法。该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度。在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径。实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2008年08期）
佳点集遗传算法论文开题报告
（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：
在库存管理决策、供应链协调、业务数据特征选择等最优化理论研究中,佳点集遗传算法可有效地帮助解决复杂模型化函数求最大值问题,在研究佳点集遗传算法的基础上,结合实例给出了一个算法模型实践。
（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。
佳点集遗传算法论文参考文献
[1].孙家泽,王刚.利用佳点集遗传算法的白盒测试用例优先排序[J].计算机工程与科学.2018
[2].张涛,刘彩云,崔健.佳点集遗传算法在求函数最大值中的应用[J].吉林工程技术师范学院学报.2018
[3].贾瑞玉,宁再早,耿锦威,查丰.基于佳点集遗传算法的特征选择方法[J].计算机技术与发展.2011
[4].彭勇,林浒,卜霄菲.变焦佳点集遗传算法[J].计算机科学.2010
[5].孙浩,陶亮.基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择[J].计算机技术与发展.2009
[6].彭勇,施宁,林浒.佳点集遗传算法及其在PID控制中的应用[J].计算机应用研究.2009
[7].谢莹.一种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法[J].计算机技术与发展.2008
[8].饶玉佳,程家兴,夏军,李志俊.基于佳点集的多目标遗传算法[J].计算机技术与发展.2008
[9].金奎,程家兴,李志俊,饶玉佳.基于佳点集遗传算法的足球机器人策略设计[J].计算机技术与发展.2008
[10].郭玉堂,罗斌,吕皖丽.基于佳点集遗传算法的边缘检测[J].重庆大学学报.2008
论文知识图
