1. 毕业设计（论文）主要内容：

遗传算法是一种通过模拟自然界进化过程来寻找最优解的方法，遗传算子则可以模拟不同环境下的生物遗传特性，其品质对遗传算法的收敛性和稳定性十分重要。好的遗传算子可以加快遗传算法的收敛，并防止解陷入局部最优。本课题将对遗传算子进行研究，分析基本遗传算子、自适应遗传算子等不同遗传算子对遗传算法性能的影响。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅不少于15篇相关文献资料，其中外文文献不少于3篇；

2. 完成不少于5000字的英文文献翻译；

3. 查阅文献资料，撰写开题报告

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1-2周，查阅相关文献资料，完成英文翻译，完成开题报告；

3-6周，学习遗传算法的基本概念和常见的遗传算法；

7-9周，学习常见的遗传算子；

4. 主要参考文献

[1] k. deb and r. b. agrawal, “simulatedbinary crossover for continuous search space,” complex syst., vol. 9, no. 2,pp. 115–148, 1994.

[2] k. deb and h. g. beyer,"self-adaptive genetic algorithms with simulated binary crossover,"in evolutionary computation, vol. 9, no. 2, pp. 197-221, june 2001.

[3] d. corne, n. jerram, j. d. knowles,m. oates, and j. martin, “pesa-ii: region-based selection in evolutionarymultiobjective optimization,” proc. genet. evol. comput. conf., pp. 283–290,2001.