1. 研究目的与意义
从20世纪40年代，科学家努力从生物学中寻求用于计算机科学和人工系统的新思想、新方法，而计算机和生物学之间的类推更为一致，基因和计算机都记录、复制和传播信息。自从生物变化的进化理论得到人们的接受之后，生物学家就对进化机制产生了极大的兴趣。自然界生物体通过自身的进化，就能是问题得到完美的解决，这种才能让最好的计算机程序和相形见绌。计算机科学家为了某个算法可能要耗费数月甚至几年的努力，而生物体通过深化和自然选择这种非定向机制就达到了这个目的。
大多数生物体是通过自然选择和有性生殖这两种基本过程进行演化的。自然选择决定了群体中那些个体能够存活并发至；有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，优胜劣汰。遗传算法的基本思想正是基于此。
遗传算法是强调目的性的算法化的进化过程，着重解决现实中的优化问题，是一种基于进化论优胜劣汰、自然选择、适者生存和吴忠遗传思想的搜索算法，他通过生物在自然界中遗传变异和生存竞争等遗传行为，让问题的解在竞争中得以改进，以求得问题的满意解或最优解。
2. 研究内容和预期目标
内容：遗传算法是一种基于种群搜索的优化算法，有着广泛的应用。但由于其中的交叉算子、遗传算子、适应度函数等均与目标问题相关且有很多的可以改动的地方，不同问题的算法程序可重用的部分很少。本课题任务就是设计一个遗传算法类，将与目标问题相关的程序部分独立成特有方法接口，并提供缺省方法，使用户可以通过继承此类并重载这些接口，从而简化特定遗传算法程序的编写。
1． 设计一个遗传算法中种群个体的抽象类
这个类包含一些种群个体的交叉、变异、适应度函数等方法接口和缺省方法。
3. 研究的方法与步骤
标准遗传算法的流程是在最初适应度评价之后，将选择，杂交，变异，适应度评价，形成新一代群体代替原群体这些步骤进行循环迭代。因此，根据此流程，本人计划根据如下方案进行研究：
1．适应度评价算子
这是任何优化算法的基础，但该评价算法会根据具体解决的问题的不同而不同，
4. 参考文献
[1] 遗传的数学基础[M].西安交通大学出版社
[2] 遗传算法原理与应用实例[M].兵器工业出版社
[3] 百度百科.遗传算法[EB/OL].2015-9-16
5. 计划与进度安排
1． 2022年12月28日 —2022年3月19日
接受毕业设计任务，查阅资料并完成开题报告；
2．2022年3月20日 —2022年4月11日
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
