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計算機學術研究論文范文第1篇

論文關鍵詞：遺傳算法

 

1 引言

“物競天擇，適者生存”是達爾文生物進化論的基本原理，揭示了物種總是向著更適應自然界的方向進化的規(guī)律。可見，生物進化過程本質上是一種優(yōu)化過程，在計算科學上具有直接的借鑒意義。在計算機技術迅猛發(fā)展的時代，生物進化過程不僅可以在計算機上模擬實現，而且還可以模擬進化過程，創(chuàng)立新的優(yōu)化計算方法，并應用到復雜工程領域之中，這就是遺傳算法等一類進化計算方法的思想源泉。

2 遺傳算法概述

遺傳算法是將生物學中的遺傳進化原理和隨[1]優(yōu)化理論相結合的產物，是一種隨機性的全局優(yōu)算法。遺傳算法不但具有較強的全局搜索功能和求解問題的能力，還具有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理等特點數學建模論文，是一種較好的全局優(yōu)化搜索算法。在遺傳算法的應用中，由于編碼方式和遺傳算子的不同，構成了各種不同的遺傳算法。但這些遺傳算法都有共同的特點，即通過對生物遺傳和進化過程中選擇、交叉、變異機理的模仿，來完成對問題最優(yōu)解的自適應搜索過程。基于這個共同點，Holland的遺傳算法常被稱為簡單遺傳算法（簡記SGA），簡單遺傳算法只使用選擇算子、交叉算子和變異算子這三種基本遺傳算子，其遺傳進化操作過程簡單，容易理解，是其他一些遺傳算法的雛形和基礎，這種改進的或變形的遺傳算法，都是以其為基礎[1]。

2.1遺傳算法幾個基本概念

個體(IndividualString)：個體是遺傳算法中用來模擬生物染色體的一定數目的二進制串，該二進制串用來表示優(yōu)化問題的滿意解。

種群(population)：包含一組個體的群體，是問題解的集合。

基因模式(Sehemata)：基因模式是指二進制位串表示的個體中，某一個或某些位置上具有相似性的個體組成的集合，也稱模式。

適應度(Fitness)：適應度是以數值方式來描述個體優(yōu)劣程度的指標，由評價函數F計算得到。F作為求解問題的目標函數，求解的目標就是該函數的最大值或最小值。

遺傳算子(genetic operator)：產生新個體的操作，常用的遺傳算子有選擇、交叉和變異。

選擇(Reproduetion)：選擇算子是指在上一代群體中按照某些指標挑選出的，參與繁殖下一代群體的一定數量的個體的一種機制龍源期刊。個體在下一代種群中出現的可能性由個體的適應度決定，適應度越高的個體，產生后代的概率就越高。

交叉(erossover)：交叉是指對選擇后的父代個體進行基因模式的重組而產生后代個體的繁殖機制。在個體繁殖過程中，交叉能引起基因模式的重組，從而有可能產生含優(yōu)良性能的基因模式的個體。交叉可以發(fā)生在染色體的一段基因串或者多段基因串。交叉概率（Pc）決定兩個個體進行交叉操作的可能性數學建模論文，交叉概率太小時難以向前搜索，太大則容易破壞高適應度的個體結構，一般Pc取0.25~0.75

變異(Mutation)：變異是指模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于某種偶然因素引起的基因模式突變的個體繁殖方式。在變異算子中，常以一定的變異概率（Pm）在群體中選取個體，隨機選擇個體的二進制串中的某些位進行由概率控制的變換（0與1互換）從而產生新的個體[2]。如果變異概率太小，就難以產生新的基因結構，太大又會使遺傳算法成了單純的隨機搜索，一般取Pm=0.1~0.2。在遺傳算法中，變異算子增加了群體中基因模式的多樣性，從而增加了群體進化過程中自然選擇的作用，避免早熟現象的出現。

2.2基本遺傳算法的算法描述

用P(t)代表第t代種群，下面給出基本遺傳算法的程序偽代碼描述：

基本操作：

InitPop（）

操作結果：產生初始種群，初始化種群中的個體，包括生成個體的染色體值、計算適應度、計算對象值。

Selection（）

初始條件：種群已存在。

操作結果：對當前種群進行交叉操作。

Crossover（）

初始條件：種群已存在。

操作結果：對當前種群進行交叉操作。

Mutation（）

初始條件：種群已存在。

對當前種群進行變異操作。

PerformEvolution（）

初始條件：種群已存在且當前種群不是第一代種群。

操作結果：如果當前種群的最優(yōu)個體優(yōu)于上一代的最優(yōu)本，則將其賦值給bestindi，否則不進行任何操作。

Output（）

初始條件：當前種群是最后一代種群。

操作結果：輸出bestindi的表現型以及對象值。

3 遺傳算法的缺點及改進

遺傳算法有兩個明顯的缺點：一個原因是出現早熟往往是由于種群中出現了某些超級個體，隨著模擬生物演化過程的進行，這些個體的基因物質很快占據種群的統治地位，導致種群中由于缺乏新鮮的基因物質而不能找到全局最優(yōu)值；另一個主要原因是由于遺傳算法中選擇及雜交變異等算子的作用，使得一些優(yōu)秀的基因片段過早丟失，從而限制了搜索范圍，使得搜索只能在局部范圍內找到最優(yōu)值，而不能得到滿意的全局最優(yōu)值[3]。為提高遺傳算法的搜索效率并保證得到問題的最優(yōu)解，從以下幾個方面對簡單遺傳算法進行改進。

3.1編碼方案

因實數編碼方案比二進制編碼策略具有精度高、搜索范圍大、表達自然直觀等優(yōu)點數學建模論文，并能夠克服二進制編碼自身特點所帶來的不易求解高精度問題、不便于反應所求問題的特定知識等缺陷，所以確定實數編碼方案替代SGA中采用二進制編碼方案[4]。

3.2 適應度函數

采用基于順序的適應度函數，基于順序的適應度函數最大的優(yōu)點是個體被選擇的概率與目標函數的具體值無關，僅與順序有關[5]。構造方法是先將種群中所有個體按目標函數值的好壞進行排序，設參數β∈(0,1)，基于順序的適應度函數為：

（1）

3.3 選擇交叉和變異

在遺傳算法中，交叉概率和變異概率的選取是影響算法行為和性能的關鍵所在，直接影響算法的收斂性。在SGA中，交叉概率和變異概率能夠隨適應度自動調整，在保持群體多樣性的同時保證了遺傳算法的收斂性。在自適應基本遺傳算法中，pc和pm按如下公式進行自動調整：

（2）

（3）

式中：fmax為群體中最大的適應度值；fave為每代群體的平均適應度值；f′為待交叉的兩個個體中較大的適應度值；f為待變異個體的適應度值；此處，只要設定k1、k2、k3、k4為（0，1）之間的調整系數，Pc及Pm即可進行自適應調整。本文對標準的遺傳算法進行了改進，改進后的遺傳算法對交叉概率采用與個體無關，變異概率與個體有關。交叉算子主要作用是產生新個體，實現了算法的全局搜索能力。從種群整體進化過程來看，交叉概率應該是一個穩(wěn)定而逐漸變小，到最后趨于某一穩(wěn)定值的過程；而從產生新個體的角度來看，所有個體在交叉操作上應該具有同等地位，即相同的概率，從而使GA在搜索空間具有各個方向的均勻性。對公式（2)和（3）進行分析表明，適應度與交叉率和變異率呈簡單的線性映射關系。當適應度低于平均適應度時，說明該個體是性能不好的個體數學建模論文，對它就采用較大的交叉率和變異率；如果適應度高于平均適應度，說明該個體性能優(yōu)良，對它就根據其適應度值取相應的交叉率和變異率龍源期刊。

當個體適應度值越接近最大適應度值時，交叉概率和變異概率就越?。划數扔谧畲筮m應度值時，交叉概率和變異概率為零。這種調整方法對于群體處于進化的后期比較合適，這是因為在進化后期，群體中每個個體基本上表現出較優(yōu)的性能，這時不宜對個體進行較大的變化以免破壞了個體的優(yōu)良性能結構；但是這種基本遺傳算法對于演化的初期卻不利，使得進化過程略顯緩慢[6]。因為在演化初期，群體中較優(yōu)的個體幾乎是處于一種不發(fā)生變化的狀態(tài)，而此時的優(yōu)良個體卻不一定是全局最優(yōu)的，這很容易導致演化趨向局部最優(yōu)解。這容易使進化走向局部最優(yōu)解的可能性增加。同時，由于對每個個體都要分別計算Pc和Pm，會影響程序的執(zhí)行效率，不利于實現。

對自適應遺傳算法進行改進，使群體中具有最大適應度值的個體的交叉概率和變異概率不為零，改進后的交叉概率和變異概率的計算公式如式（4）和（5）所示。這樣，經過改進后就相應地提高了群體中性能優(yōu)良個體的交叉概率和變異概率，使它們不會處于一種停滯不前的狀態(tài)，從而使得算法能夠從局部最優(yōu)解中跳出來獲得全局最優(yōu)解[7]。

(4)

(5)

其中：fmax為群體中最大的適應度值；fave為每代群體的平均適應度值；f′為待交叉的兩個個體中較大的適應度值；f為待變異個體的適應度值；pc1為最大交叉概率；pm1為最大變異概率。

3.4 種群的進化與進化終止條件

將初始種群和產生的子代種群放在一起，形成新的種群，然后計算新的種群各個體的適應度，將適應度排在前面的m個個體保留，將適應度排在后面m個個體淘汰數學建模論文，這樣種群便得到了進化[8]。每進化一次計算一下各個個體的目標函數值，當相鄰兩次進化平均目標函數之差小于等于某一給定精度ε時，即滿足如下條件：

(6)

式中，為第t+1次進化后種群的平均目標函數值，為第t次進化后種群的平均目標函數值，此時，可終止進化。

3.5 重要參數的選擇

GA的參數主要有群里規(guī)模n，交叉、變異概率等。由于這些參數對GA性能影響很大，因此參數設置的研究受到重視。對于交叉、變異概率的選擇，傳統選擇方法是靜態(tài)人工設置。現在有人提出動態(tài)參數設置方法，以減少人工選擇參數的困難和盲目性。

4 結束語

遺傳算法作為當前研究的熱點，已經取得了很大的進展。由于遺傳算法的并行性和全局搜索等特點，已在實際中廣泛應用。本文針對傳統遺傳算法的早熟收斂、得到的結果可能為非全局最優(yōu)收斂解以及在進化后期搜索效率較低等缺點進行了改進，改進后的遺傳算法在全局收斂性和收斂速度方面都有了很大的改善，得到了較好的優(yōu)化結果。

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計算機學術研究論文范文第2篇

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計算機學術研究論文范文第3篇

〔關鍵詞〕網絡引文；網絡信息；引文分析

〔中圖分類號〕G250.2 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008－0821（2012）04－0174－04

在Web2.0和科研信息化背景下，網絡已經成為人們獲取信息與交流的重要平臺。OCLC在2005年的一項對包括美國、加拿大和澳大利亞在內的6個國家的3 300名用戶的調查發(fā)現，84%的用戶使用在線搜索引擎查找信息［1］。如今，網絡也越來越成為一個巨大的學術信息倉儲，是學術交流活動的重要途徑［2］。學者在學術活動中開始引用大量的網絡信息［3］。Graham和Metaxas發(fā)現本科生在完成作業(yè)時，會首先選擇因特網作為信息來源［4］。

網絡引文是指學術論文后面所附的、其來源出處是網絡信息的參考文獻，實際上是用作引文的網絡信息。對網絡信息的不同引用行為可以反映不同的學科文化［5］。通過對各個學科網絡引文的數量及特征統計分析，可以考察各個學科對網絡信息的利用率和對網絡信息的利用偏好。

1 各學科網絡引文的數量差異

1.1 各學科對網絡信息的利用趨勢

引文數量可以作為衡量文獻學術質量［6］和影響力［7］的標準之一，網絡引文也代表了學術作者對網絡信息價值的認可［8］。學術研究中對網絡信息的引用從20世紀末開始出現，隨后不同學科中網絡引文的數量呈逐年增加。Harter和Kim對1995年發(fā)表的電子期刊的研究發(fā)現，1.9%的引文來源于網絡信息。Herring 1996年對研究網絡搜索引擎的文章的研究中發(fā)現2.1%的引文屬于網絡信息［9］。Yin Zhang在1998年研究了圖書情報領域的網絡引文，僅約7.5%的文獻引用了網絡信息，但正在不斷增加，網絡信息正逐漸成為學者進行研究時重要的參考資源［10］。而通過對1999年和2000年發(fā)表的175篇文章的研究，Herring發(fā)現約55%的論文引用了網絡信息，網絡引文占引文總量的16%。宋歌統計了從1997－2005年歷年各學科中具有網絡引文的論文量和總發(fā)文量。含網絡引文的論文數量9年間增長了205倍［11］。整體來說，網絡引文的數量呈顯著性增長，尤其在計算機科學［12］、法學［13］、交叉學科［4］等學科越來越受學者的青睞。

1.2 不同學科對網絡信息引用的行為差異

不同學科對網絡信息的引用行為不同。從整體上看，應用性學科和交叉學科更傾向于引用網絡信息，而古典學科和實驗學科對網絡信息的利用則微乎其微。社會科學學科比人文科學學科引用更多的網絡信息。

各學科中，計算機科學和圖書情報學是網絡信息利用率最高的兩個學科［14－16］，這一點與國內外的研究成果是一致的，尤其計算機科學的網絡信息引用量明顯多于其他學科。Herring對電子期刊的研究發(fā)現計算機科學中引用網絡信息的論文比例高達90.5%，圖書情報學為82.6%［14］，張翠英等人2002年統計了國內各學科的網絡引文，其中計算機科學引用網絡信息的引文比例最高，為7.34%［16］。

交叉學科對網絡信息的利用率高于各學科對網絡信息利用率的平均水平，如圖書情報科學、性別研究、生態(tài)學和教育技術這幾門交叉性學科對網絡信息的利用率就比其它學科更高一些［14］。Zhang統計了8種交叉學科期刊的網絡引文，超過50%的文獻引用了網絡信息，并且網絡引文占所有引文總量比例的13%［10］。

社會科學學科比基礎性學科和人文科學學科利用更多的網絡信息。在張翠英2002年對各學科網絡引文的統計中，除信息科學以外，政治經濟與法律、教育與社會科學對網絡信息的利用率最高，分別占總引文量的1.69%和0.92%。其它的理工、文史哲、農業(yè)和醫(yī)藥衛(wèi)生4類學科對網絡信息的利用則寥寥無幾［16］。宋歌的研究也驗證了農業(yè)和醫(yī)藥衛(wèi)生類學術期刊利用網絡信息最少［11］。許多學者的研究都表明法學對網絡信息的利用率較高。Yang等人利用CSSCI對2006-2007年的中國人文社科學科的網絡引文進行了分析，發(fā)現圖書館學和檔案學的網絡引文比例最高，分別為15.44%和10%，而中國文學和歷史學科的網絡引文比例僅為0.38%和0.省略、.省略、.edu、.gov、.ac、.省略和.net類型網站所占比例分別為43.9%和35.省略、.edu和.gov類型的網站只占很小的比例，分別為2.16%、0.95%和0.34%。不同的域名類型代表不同的網絡信息，例如，.edu和.省略類的網站中，除了商業(yè)數據庫，還包括許多新聞網站和博客站點，因此.省略、.org和.gov，根據Yang等人的研究，三者占網絡引文總量的70.省略、.edu和.gov 3種類型的網站數量很少，但三者在網絡引文中的比例卻很高，分別為20.4%、9.64%和13.省略的網絡信息比例僅為5.26%［17］。

各個學科對不同網域信息的利用率不同。根據Yang等人對CSSCI中人文社科類學科網絡引文的研究，利用.gov類資源最多的學科是應用經濟學（占.gov類網站總量的21.88%）和公共管理科學（20.省略類資源最多的是圖書情報學科（25.省略類資源最多的則是新聞學和傳播學（9.42%）［17］。應用經濟學和公共管理科學之所以大量利用.省略網域資源的引用主要體現在一些重要的國際性組織的信息，這些機構主要包括教育機構、專業(yè)團體和一些學者網絡。這說明圖書情報領域的信息門戶、學術資源倉儲較為豐富，學者在網絡中表現活躍。

3 影響各學科利用網絡信息的因素

3.1 學科自身特點與學者認知

各學科利用網絡信息的狀況存在較大差異，主要是由學科本身的特點和學者對網絡信息的認知程度決定的。通常研究領域本身與網絡密切相關的學科，學科的網絡信息也更豐富，學者們利用網絡信息的意識和能力也比其它學術領域的學者強一些。信息科學相關學科與網絡有著密切的聯系，并且網絡上該方面的資源相對豐富，學者傾向于在科研活動中利用更多的網絡信息，因此計算機科學和圖書情報學對網絡信息的利用明顯高于其它學科。卿蔚等對心理學研究生學位論文的研究也驗證了這一結論，她發(fā)現網絡信息引用率高的論文，其研究主題都與網絡或計算機技術有關，如網絡成癮的心理健康問題、多學科交叉的人機交互問題等［18］。

而從總體上看，應用性學科比注重理論的基礎性學科在網上擁有相對較豐富的學科資源，因此經濟、教育等社會科學學科比理工、文史哲等學科更多的利用網絡信息。而歷史、農業(yè)等則更依賴于傳統的、正式的文獻類型［15］。

在研究人員對網絡信息的認知方面，自然科學學者傾向于在線獲取研究資料［19］，這一結論也適用于社會科學，但對人文學者來說則并非如此［20］。社會科學學科比人文學科的學者認為網絡信息對學術研究的作用更大［21］。Kumar和Kaur調查了印度工程學院的1 603名老師和學生，發(fā)現工程學院的用戶在學術活動中越來越依賴網絡信息［22］。Liu的研究發(fā)現不同學科的學生在完成作業(yè)和論文時，對信息來源有不同的偏好，40.0%的計算機科學的學生會首先利用網絡獲取信息，社會科學學科學生比例為17.4%［23］。Chen等人通過對人文學科研究生畢業(yè)論文的研究，發(fā)現人文學科研究生更多的引用紙質出版文獻［24］。經常使用網絡信息的學者認為對網絡信息的利用可以幫助他們提升學術成果的質量，以及提供新的學術靈感。

3.2 網絡信息的可獲取性

網絡信息的可獲取性會影響學者對網絡信息的認知和利用率。由于網絡信息具有動態(tài)性，因此網絡引文的可獲取性會隨時間的增長而衰減。Germain 2000年對隨機選取的31種學術期刊中的64條網絡引文的可獲取性進行追溯，發(fā)現1年后有26.5%的網絡引文不可獲取，2年后比例上升至37.5%，3年后高達48.4%［25］。Michael Bugejal和Daniela V.Dimitrova在2005年和2007年發(fā)表的文獻中指出通訊類期刊的網絡引用半衰期為3.17年［26］。

認為網絡信息易獲取的學者更易于利用網絡信息。在Vakkari 2006年的研究中發(fā)現感知可獲取性比學科特征因素對學者使用網絡信息的影響更大［27］。而已有的研究證明，醫(yī)學學科的網絡信息具有最高的可獲取性，其次是自然科學、工程學科和社會科學，人文科學的網絡信息可獲取性最低［21］。

針對網絡引文的不可獲取性，國內外已經做出了不少努力，如美國的Brewster Kahle和一些技術專家開展的名為Internet Archive的項目，將Internet上的網頁存為Snapshot［28］。國內如《圖書情報工作》雜志為解決網絡參考文獻的不可追溯性，建立了“現刊”保存網絡引文數據庫［29］。這種通過網絡儲存器來保存網絡引文的做法雖然一定程度上改善了網絡信息的獲取和保存現狀，但僅是小范圍的嘗試，未從根本上解決網絡引文不可獲取的缺陷。因此這仍是有待突破的領域。

另外，根據已有的研究無法判斷學科對網絡信息的利用率是否與學科開放獲取程度相關。例如，醫(yī)學是可在線免費獲取大部分研究成果的學科，是開放獲取運動最早實施的學科之一，但醫(yī)學類期刊卻幾乎沒有網絡引文。但也有學者認為，隨著通過嚴格的開放獲取學術交流渠道而建立的各種開放獲取倉儲的不斷豐富，學科對網絡信息的利用率會不斷提高。

4 結束語

互聯網的發(fā)展極大的推動了學者查找和利用網絡信息的能力。學術文獻對網絡信息的引用日益增多。因此，對網絡引文的分析對網絡資源的開發(fā)與利用具有重大意義。例如，通過統計網絡引文中高被引頻次的網絡信息以及通過對網絡信息的主題特征分析，可以確定學科核心學術網絡信息。通過被引網站的域名分析可以判斷區(qū)域之間的合作與交流程度［30］。對網絡信息的同被引現象還可用于學術科研群體的挖掘。對網絡引文應用的不斷擴展與深度挖掘，必將對各學科學者更好的利用網絡信息起到重要的指導作用。

目前的研究大都選取特定的某一學科和較小的樣本量進行研究，因此還缺乏對各學科網絡信息利用率的全面性、權威性的研究成果，對各學科對網絡信息利用的特征揭示也不深入。受研究的樣本量所限，有的研究甚至得出了相悖的結論，如Liu在研究不同學科用戶對網絡信息來源的偏好時，認為首選網絡獲取信息的圖情領域學生比例僅為9.5%，遠遠低于社會科學學生的平均比例17.4%［23］。又如David研究認為網絡引文很受醫(yī)學領域學者的青睞，這也與醫(yī)學領域網絡信息利用的現狀相悖［31］。因此，對各個學科對網絡信息的利用進行大范圍、長時間跨度的實證研究是接下來學者需要努力的方向。

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［29］關于建立《圖書情報知識》網絡引文庫的通知［EB］.http:∥省略/Main/Detail.aspx?id=1000178086&&AspxAuto DetectCookieSupport=1，2011-05-03.

計算機學術研究論文范文第4篇

英文名稱：Journal of Shandong Jianzhu University

主管單位：山東省教委

主辦單位：山東建筑大學

出版周期：雙月刊

出版地址：山東省濟南市

語

種：中文

開

本：大16開

國際刊號：1003-5990

國內刊號：37-1185/TU

郵發(fā)代號：

發(fā)行范圍：國內外統一發(fā)行

創(chuàng)刊時間：1986

期刊收錄：

Pж(AJ) 文摘雜志(俄)(2009)

核心期刊：

期刊榮譽：

Caj-cd規(guī)范獲獎期刊

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計算機學術研究論文范文第5篇

英文名稱：Journal of Suzhou Vocational University

主管單位：蘇州市人民政府

主辦單位：蘇州市職業(yè)大學

出版周期：月刊

出版地址：江蘇省蘇州市

語

種：中文

開

本：大16開

國際刊號：1008-5475

國內刊號：32-1524/G4

郵發(fā)代號：

發(fā)行范圍：國內外統一發(fā)行

創(chuàng)刊時間：1985

期刊收錄：

核心期刊：

期刊榮譽：

聯系方式