1. 研究目的与意义
遗传算法是由自然界的进化论模拟而来，是一种机制求解级值问题的自组织、自适应的智能算法，它在解决一些复杂问题特别是优化问题方面有其特别与独到之处，但是基本的遗传算法容易陷入局部最优解，从而效率不够高。
本文旨在研究加入免疫算法的思想,维持进化过程中个体的多样性, 从而提高免疫遗传算法全局搜索能力, 避免陷入局部最优解。
并通过免疫改进的遗传算法求解中心选址问题，给定需求点和可设置选址中心个数，通过matlab编程可视化展示，从来研究其应用价值。
2. 研究内容和预期目标
1.研究内容：本文的主要研究内容是如何加入免疫算法的思想改进遗传算法，并对中心选址问题使用matlab进行可视化求解。
2.拟解决的关键问题：使用免疫改进遗传算法对中心选址问题求解，使用matlab可视化呈现，并论述实际应用价值。
3.写作提纲：全文共分为四个部分。
3. 国内外研究现状
遗传算法(GeneticAlgorithms，简称GA)是人工智能的一个重要分支，它是基于Darwin的进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科，是生命科学与工程科学互相交叉、互相渗透的产物[21。
遗传算法由美国J．H．Holland博士1975年提出，随后经过多年的发展，取得了丰硕的应用成果和理论研究的进展。
从1985年在美国卡耐基一梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议(International Conference on Genetic AlgorithmsICGA#8217;85)，到1 997年5月IEEETransactionsonEvolutionaComputation创刊，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
4. 计划与进度安排
1. 选题阶段：确定选题并提交时间：第七学期（第12-13周） 进度：已确定2. 开题阶段：撰写、提交、修改开题报告时间：第七学期（第14-17周） 进度：已确定3. 初稿阶段：撰写、提交论文初稿和中期检查表 时间：第八学期（第1-4周） 进度：待开展4. 论文修改阶段：反复修改论文并提交修改稿（二稿、三稿）、提交外文文献及译稿 时间：第八学期（第8-10周）进度：待开展5. 定稿阶段：重复率检查，提交论文定稿版 时间：第八学期（第11-12周） 进度：待开展6. 答辩阶段：现场答辩及成绩录入，成绩发布 时间：第八学期（第14-16周） 进度：待开展
5. 参考文献
1 贾丽媛，杜欣。
并行遗传算法研究，湖南城市学院院报（自然科学版），2006 2 王小平，曹立明。
遗传算法-理论、应用与软件实现，西安：西安交通大学出版社，2002 3 毛盛贤，刘国瑞。
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