基于Excel的遺傳算法在大學(xué)生數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2023-02-11 14:23
利用Excel表格功能、函數(shù)功能及混合編程技術(shù),使嵌入在Excel中的遺傳算法優(yōu)化過(guò)程中的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及其仿真圖表形象、直觀,實(shí)現(xiàn)了遺傳算法優(yōu)化過(guò)程的可視化,為大學(xué)生數(shù)學(xué)建模的教學(xué)與指導(dǎo)提供了嶄新的解決方案。大學(xué)生通過(guò)在Excel中實(shí)現(xiàn)遺傳算法優(yōu)化過(guò)程的仿真,加深了對(duì)算法優(yōu)化過(guò)程的感性認(rèn)識(shí),加強(qiáng)了對(duì)算法中遺傳算子的理解,使大學(xué)生能在一段較短時(shí)間內(nèi)掌握遺傳算法的應(yīng)用來(lái)解決數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)化命題,并能直接利用Excel實(shí)現(xiàn)遺傳算法的VBA優(yōu)化仿真及其混合編程來(lái)解決數(shù)學(xué)建模中的各種優(yōu)化問(wèn)題,也為解決數(shù)學(xué)建模中優(yōu)化命題提供了嶄新的解決方案。
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
1 遺傳算法的VBA優(yōu)化仿真概述
2 算法過(guò)程仿真
2.1 Excel遺傳算法VBA優(yōu)化仿真過(guò)程
2.1.1 遺傳算法的初始群體
2.1.2 初始群體適宜值的計(jì)算與遺傳選擇
2.2 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真混合編程
2.2.1 選擇、復(fù)制確定下一代“染色體”基因
2.2.2 交叉、變異產(chǎn)生新一代“染色體”個(gè)體
2.3 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真的終止條件
3 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真的應(yīng)用
3.1 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真輔助數(shù)學(xué)建模教學(xué)
3.1.1 算法過(guò)程的仿真及其可視化
3.1.2“染色體”個(gè)體的仿真
3.1.3 選擇算子中輪盤(pán)賭的仿真
3.1.4 交叉操作的可視化
3.1.5 變異操作方法的多樣性
3.2 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真與數(shù)學(xué)建模
3.2.1 應(yīng)用于適應(yīng)度的變化
3.2.2 應(yīng)用于求解精度與變量個(gè)數(shù)的變化
3.2.3 應(yīng)用時(shí)克服輪盤(pán)賭的缺點(diǎn)
3.2.4 避免早熟與局部尋優(yōu)問(wèn)題的思考
4 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3740551
【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)
【文章目錄】:
1 遺傳算法的VBA優(yōu)化仿真概述
2 算法過(guò)程仿真
2.1 Excel遺傳算法VBA優(yōu)化仿真過(guò)程
2.1.1 遺傳算法的初始群體
2.1.2 初始群體適宜值的計(jì)算與遺傳選擇
2.2 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真混合編程
2.2.1 選擇、復(fù)制確定下一代“染色體”基因
2.2.2 交叉、變異產(chǎn)生新一代“染色體”個(gè)體
2.3 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真的終止條件
3 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真的應(yīng)用
3.1 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真輔助數(shù)學(xué)建模教學(xué)
3.1.1 算法過(guò)程的仿真及其可視化
3.1.2“染色體”個(gè)體的仿真
3.1.3 選擇算子中輪盤(pán)賭的仿真
3.1.4 交叉操作的可視化
3.1.5 變異操作方法的多樣性
3.2 遺傳算法VBA優(yōu)化仿真與數(shù)學(xué)建模
3.2.1 應(yīng)用于適應(yīng)度的變化
3.2.2 應(yīng)用于求解精度與變量個(gè)數(shù)的變化
3.2.3 應(yīng)用時(shí)克服輪盤(pán)賭的缺點(diǎn)
3.2.4 避免早熟與局部尋優(yōu)問(wèn)題的思考
4 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3740551
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