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文献检索与利用综合检索报告（理工科类）学生姓名：曹庆学号：110041102学院：广陵学院专业：测控技术与仪器日期：2012.12成绩：扬州大学文献检索教学研究部2012．031检索课题名称（中文）：遗传算法的研究与应用（英文）：TheResearchandApplicationofGeneticAlgorithm检索课题简介（或背景）：遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。它的研究历史比较短,早期是一种试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手,模拟生物进化的机制来构造人工系统的模型。近年来世界范围形成的进化计算热潮,计算智能已作为人工智能研究的一个重要方向,以及后来的人工生命研究兴起,使遗传算法受到广泛的关注。中图分类号：TP18关键词：写出3个中文：遗传算法；退火选择；模拟退火算法英文：GeneticAlgorithm；annealingselection；simulatedannealingalgorithm课题检索要求：1、检索近5年的相关文献2、写出你所用的数据库名称，列出检索式。3、写出你的检索结果，并举出一例题录信息（按标准参考文献格式）。参考文献格式示例：1、期刊论文格式：［序号］作者．题名［J］．刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码．例：［1］李旭东，宗光华，毕树生，等．生物工程微操作机器人视觉系统的研究［J］．北京航空航天大学学报，2002，28(3)：249～252．2、图书（专著）格式：［序号］著者．书名［Ｍ］．版本(第一版不写)．出版地：出版者，出版年．例：［1］孙家广，杨长青．计算机图形学［Ｍ］．北京：清华大学出版社，1995．3、学位论文格式：2［序号］作者．题名［D］．学位授予单位所在地：学位授予单位，学位授予年份．例：［1］梁文彬.基于机器人的神经网络预测控制系统研究[D].扬州：扬州大学，2008．检索结果一、书目与图书全文信息检索1、数据库：万方数据库2、检索式：关键词:(遗传算法)*关键词:(退火选择)*Date:2008-2012DBID:WF_QK3、检索结果：64、期刊论文：［1］王银年，葛洪伟．求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法［J］．《计算机工程与应用》2010年5期.二、中文期刊全文检索系统（CNKI中国期刊全文数据库、维普期刊资源整合服务平台-期刊文献检索、万方数据资源系统中数字化期刊）（一）CNKI中国期刊全文数据库1、数据库：CNKI中国期刊全文数据库2、检索式：主题：（模拟退火算法）Date:2008-20123、检索记录：20094、期刊论文:［1］朱颢东,钟勇．一种改进的模拟退火算法［J］．计算机技术与发展，2009/0630871．（二）维普期刊资源整合服务平台-期刊文献检索1、数据库：维普期刊资源整合服务平台2、检索式：关键词=模拟退火算法与时间=2008-2012与范围=全部期刊3、检索记录：8894、期刊论文：［1］路鹏周东岱钟绍春丛晓.基于模拟退火算法的计算机自适应测试项目选择方法研究[J].《计算机应用与软件》2012年第10期（三）万方数据资源系统中数字化期刊1、数据库：万方数据库2、检索式：关键词:(遗传算法)*Date:2008-2012DBID:WF_QK3、检索记录：13,1044、期刊论文：[1]牟峰,王慈光,袁晓辉,薛锋.基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法[J].《系统工程与电子技术》2009年7期3三、外文期刊全文数据库（如IEEE/IEEElectronicLibrary(IEL)数据库、EI、WebofScience、ElsevierScienceDirect（SDOS）、Springerlink、EBSCO等）1、数据库：WebofScience2、检索式：主题=(GeneticAlgorithm)时间跨度=2008-2012.3、检索记录：3,7874、期刊论文：[1]Tang,Min;Chen,Xia;Hu,Weidong.Generationofaprobabilisticfuzzyrulebasebylearningfromexamples[J]INFORMATIONSCIENCES卷:217页:21-30四、特种文献检索（包括学位论文、专利文献、标准信息等）(一)学位论文1、数据库：CNKI中国期刊全文数据库2、检索式：主题：（遗传算法）Date:2008-20123、检索记录：10,3484、学位论文：［:1］曹道友．基于改进遗传算法的应用研究［D］．安徽：安徽大学，2010年．（二）专利文献1、数据库：CNKI中国期刊全文数据库2、检索式：专利名称（遗传算法）申请日2008-01-01到2012-12-313、检索记录：1394、专利名称：一种利用遗传算法设计和筛选异丙醇-水体系萃取精馏溶剂方法。发明人：吴莉莉;王颖。申请人：南京化工职业技术学院。申请日：2012-07-10.公开日：2012-10-17。（三）标准信息1、数据库：CNKI中国期刊全文数据库2、检索式：主题：（遗传算法）Date:2008-20123、检索记录：0五、与本课题专业相关的网页、网站或其它免费学术资源（填写3条简要信息，网页名称、网址，网址请记录到第二个斜杠为止）1、、ttp://、ttp://六、参考文献回溯说明“参考文献回溯”指用“追溯法”检索，即通过检索工具获得与课题相关文献后，挑选密切相关的文献一篇，从该论文原文后所附References（参考文献）中，得到相关文献，其中引用参考文献的相关论文原文为引用文献，参考文献即被引文献。引用文献题录（任选一篇）：[1]朱成娟.遗传算法的改进及其若干应用[D].燕山大学2006五.根据获得的文献写一短篇综述（500字以内）遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学六.谈谈对本次文检课的意见、建议和收获从确定课题开始，就是重重障碍。要先去找中图号，找到以后选择课题，确定关键字。大概熟悉了课题后，便开始检索了。从图书、期刊、再到特种文献，不同的类型不同的数据库和网络系统。这才真正让我见识到检索的魅力，与网络上浩瀚宝贵的资源。这不但需要我们的智慧，更需要的是细心和耐心。通过这次自选课题的文献信息检索，真正初步掌握特定研究课题的的信息检索与利用方法，这将会为我今后的学习和研究打下较好的基础。文献检索，感谢这门课程，让我学到了一项真正属于自己又实用的技能。虽然这份综合报告做的磕磕绊绊，但我是用心去做好每一步，没有阻碍怎么会有进步？我知道，我们学到的也只是皮毛，因此，还有广阔的空间等待着我去探索。评分教师（签名）