分析适应度随进化代数之间的关系。
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图7 F1函数运行效果图
上图横坐标表示进化代数，纵坐标为每一代对应的最佳适应度值，从上图可以看出，算法在大概50代以后趋于收敛，求得适应度值接近-1。
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图8 camel函数运行效果图
同上，横坐标表示进化代数，纵坐标为每一代对应的最佳适应度值，从上
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图可以看出，算法在大概50代以后趋于收敛，求得适应度值接近-1。
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图9 shaffer函数运行效果图
从上图可以得知，算法运行过程中，30代以后趋于收敛，收敛前适应度值随进化代数增加而直接增大。
4.5 几种方法的比较
通过对表2、表3和表4的分析得知，基本算法在计算过程中，能够寻找到最优点，但是对于50次试验的统计规律看，寻优次数并不多，而且，偏离理论最优点幅度较大的次数较多。采用自适应算法后，寻优的速度较基本算法要快一些，这一点我们可以从找到最优点平均进化代数中读出来，找到最优点的机会也明显大了一些，因为找到最优点次数有所增加，另外，陷入局部最优值的次数也有所增加，说明偏离理论最优点较大的机会更少了，但是总体说来改进效果仍然不是非常理想。表4中数据位采用与模拟退火算法结合的算法，很明显的是寻优效果最好，且前两个函数的运行基本上能够达到每一次都能找到最优点，但因为算法是先让基本算法寻优，再对寻优找到的结果附近有模拟退火操作，所以计算时间偏长。
另外，对于不同的测试函数，同种方法达到的效果也不一样，比如在基本算法与模拟退火结合的混合算法中，shaffer函数存在收敛于局部最优点的情况，而改进后对于另外两个函数，效果很理想。
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结 论
DNA计算是一个崭新的研究领域，DNA进化算法是基于生物DNA编码和进化机制的一类仿生优化算法，对解决复杂的组合优化问题非常有效，传统的遗传算法是一种在分子水平模拟生物进化过程并能够在电子计算机上实现求解复杂问题的有效算法，故可作为研究DNA进化算法的桥梁。
本研究在借鉴标准遗传算法的基础上，对于DNA链上的生物信息，也就是四个碱基A、T、C和G，分别赋以0、1、2、3，用四进制代替传统遗传算法的二进制对DNA链进行编码，同时，丰富了变异操作，增加了倒位操作，以期得到较遗传算法更好的效果。
在对典型测试函数的测试实验中可以表明，基本DNA算法虽然能够达到找到最优点的要求，但是主要问题在于实验50次，找到最优点的次数较少，更多的时候是陷入局部最优值或者偏离理论值过大，为此，本设计中引入了两种改进方法：对算法中的进化操作概率赋以自适应动态改变的自适应算法和与模拟退火算法结合的混合算法。
自适应算法在一定程度上改进了遗传性能，但不足之处在于，它们往往都是对适应度低的个体以恒定较高的概率进行交叉，而对于适应度高的个体以自适应变化的、但总体较低的概率进行交叉操作。这样对于保护种群中的优势个体不被破坏是有效的，但对于新的优势个体的产生反而是不利的，算法一旦陷入局部最优，很难跳出[8]。
模拟退火算法有着非常好的局部寻优能力，所有本设计设想能否先用DNA进化算法搜索出一个值，理论上这点与最优点不会相差太远，然后利用模拟退火算法的超强局部搜索能力，很高质量的找到最优点，实验结果证明这种设想是正确的。
DNA算法作为一个新兴的研究领域，目前学术界对其研究的论文数量远不如其他很成熟的算法那般多，相信经过学术界的进一步研究，DNA算法会越来越成熟，由于笔者水平有限，本研究中难免可能有一些不正确之处，请各位老师指正。
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参考文献
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[2]陶吉利.基于DNA计算的遗传算法及其应用研究[D].杭州：浙江大学，博士论文，2010 [3]王小平、曹立民.遗传算法—理论、应用与软件实现[M].西安：西安交大出版社，2002 [4]陈向东.遗传算法在车间生产计划中的应用[D].长春：长春理工大学，硕士论文，2003 [5]李继云.智能款式设计系统研究与实现[D].上海：东华大学，硕士论文，2003
[6]常东.基于市场机制的QOS控制模型MQC的改进遗传算法求解[J].计算机学报，2004，16(3):71-82
[7]王宏生，孟国艳.人工智能及其应用[M].北京：国防工业出版社，2009
[8]陈世哲等.IC芯片视觉检测中快速图像匹配定位[J].光电子·激光，2005,20(5)：60-71
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致 谢
本研究及学位论文是在我的导师 副教授的亲切关怀和悉心指导下完成
的。他严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。从课题的选择到项目的最终完成，朱老师都始终给予我细心的指导和不懈的支持。几个月以来，朱老师不仅在学业上给我以精心指导，同时还在思想上给我以无微不至的关怀，在此谨向朱老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
在此，我还要感谢一同选作朱老师毕业设计各位同学，正是由于你们的帮助和支持，以及我们的相互学习，我才能克服一个一个的困难和疑惑，直至本文的顺利完成。特别感谢我们的师兄吴思东同学，在朱老师赴美期间，耐心负责我们的进度，给予我不少的帮助。
在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!最后我还要感谢培养我长大含辛茹苦的父母，谢谢你们!
作者简介：
姓 名： 性别： 男 出生年月： 民族： 汉族 E-mail:
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声 明
本论文的工作是2011年11 月至2012年 6 月在 控制工程学院完成的。文中除了特别加以标注地方外，不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 或其他教学机构的学位或证书而使用过的材料。除非另有说明，本文的工作是原始性工作。
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