巢湖学院计算机系2009届毕业设计（论文）
图5.5
图5.6
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图5.7
5.6、结果分析
本次实验，能够解决小规模的TSP问题，能够给出最优解。但是随着规模的增大，容易产生局部最优，过早收敛的问题。仍然需要进一步改进。 5.7、开发环境简介：
5.7.1硬件环境：双核CPU 2.53G, 4G内存 5.7.2软件环境：
Windows XP操作系统，开发工具Eclipse 3.2, Eclipse 是一个开放源代码的、基于 Java 的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括 Java 开发工具（Java Development Tools，JDT）。 5.8、待解决问题
本系统实现了简单遗传算法，由于简单遗传算法本身的缺点，收敛性问题，容易陷入局部最优，可以根据当前针对遗传算法的最新研究成果，对其进行改进，比如自适应遗传算法，交叉概率，变异概率的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在，直接影响着算法的收敛性。自适应遗传算法能够根据适应度自动调整变异，交叉概率，从能能够得到相对某个解的最佳变异交叉概率。
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第六章 总结与展望
6.1、系统总结
经过了近三个月的毕业设计过程，该系统的功能已经基本得到了实现，并能达到预定目标，可以对输入给出最优解。但是仍然存在着一些不足之处，这是由于简单遗传算法本身的缺陷造成的。通过本次毕业设计过程，使我了解到了理论是需要实验区检验，不能光是纸上谈兵，只有通过不断地实践才能更深的理解理论知识。同时通过这次毕业设计，培养了我独立分析，解决问题的能力，还让我对基本的软件设计有了了解。毕业设计马上就要结束了，我在此要感谢在这大学最后阶段学校给与了我这个机会，让我将来更好的融入社会环境。
通过本次毕业设计，我学会了基本的java程序设计，并了解一些界面设计。
本论文针对简单遗传算法及其在组合优化方面的应用进行了分析。本文具体使用遗传算法来解决NP完全问题，从NP完全问题的特点来说明用遗传算法来解决此类问题的可行性，在TSP问题中，用数学方法，难以完成，但是采用遗传算法来解决取得了很好的效果，并且用此方法可以解决很多类似的问题。说明遗传算在组合优化方面有很大的优越性。 6.2、前景展望
分析程序执行的结果，可以发现简单遗传算法有很多容易出现的问题，如收敛过快，局部收敛，收敛缓慢等。为了提高遗传算法的性能，要有大量的计算，所以要进一步提高计算速度和计算的并行处理。此外，还要注重同其它传统算法的结合使用。要进一步加强交叉和变异概率的自适应研究，使优化方法的自适性进一步加强。
另外对遗传算法的未成熟收敛和局部收敛现象，还需作更深入更系统的研究，以便使遗传算法有更广泛的使用。
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致谢
在巢湖学院的学习生活即将结束的时候，我的激动之情溢于言表。在这里我要感谢巢湖学院，感谢计算机系，感谢我的老师们，感谢我的同学们。
首先，向指导我完成此次本科毕业设计的丁老师表示深切的感谢，本文的研究工作自始自终都得到了导师的亲切关怀和悉心指导。
在学习的过程中，计算机系的各位老师认真严谨的教学使我受益匪浅，衷心的感谢系里各专业老师传道授业解惑！
感谢同窗的各位好友，我会永远记得我们一起学习一起生活的日子。感谢班上的各位好朋友，各位给予我极大帮助的师兄师姐。
最后，感谢我的父母，亲人，你们对我的感情是我最宝贵的财富。我永远爱你们。
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参考文献
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