mov和指令的区别是什么

mov 是传送指令

例[mov k5 d0]

就是把5这个数值存在D0里

例[mov k5 k1y0]

就是把5这个数转化为2进制、即是0101

0为低电位、1为高电位

体现在1组（k1）也就是4个输出口上、由y0开始也就是

y3  y2  y1  y0

0   1    0    1

就是y1和y3得电。

指令：指示是命令旧时公文的一种，是上级对下级呈请的批示。另有解释，告诉计算机从事某一特殊运算的代码。如：数据传送指令、算术运算指令、位运算指令、程序流程控制指令、串 *** 作指令、处理器控制指令。

三菱FXPLC是小形化，高速度，高性能和所有方面都是相当FX系列中最高档次的超小程序装置，除输入出16～25点的独立用途外，还可以适用于多个基本组件间的连接，模拟控制，定位控制等特殊用途，是一套可以满足多样化广泛需要的PLC。

在系统分析与设计中，MOV对于评估一个业务的价值至关重要。它是实现一个业务的目标，并且定义了一项业务为客户所带来的利益与价值。是对业务可行性所必须的一项分析。进行MOV分析可以从一下四点:

1、影响的领域：主要包括经济方面，用户方面，内部进程与改善提升等。

2、潜在的价值：主要是指为各个利益相关者带来的经济，客户，内部进程，改善提升等方面的价值。

3、达到MOV所需要的时间计划表：这里计划了达到业务MOV所需要的时间与相应的工作。

4、 对MOV进行总结：根据以上分析，总结MOV。

参考资料：

一 课程标准的基本框架是什么

《 XXXX 》课程标准

课程编号： （参照我校各专业人才培养方案及教学计划上编制的） 课程类型： （专业必修课/公共必修课/教育必修课）

— 1 —

学 时： XX 学 分： XX 适用对象： XX

一、课程定位 （本门课程在该专业中的地位及本门课程的主要任务） 二、课程设计

1课程设计理念 （建议以“就业面向岗位”的需求为中心，以培养学生XXXX能力为依据设计，应

充分考虑到专业岗位的特点，尽可能的满足学生的就业需要，兼顾学生就业后持续发展的可能。）

2课程设计思路

三、能力目标

1社会能力 2专业能力 3方法能力

四、学习目标 五、学习情境

1学习情境划分及学时分配（课程总标准）

学习情境划分及学时分配如表1所示。

表1：学习情境划分及学时分配

2．学习情境教学设计（课程章、节标准）（每节一个表格）

表2： 学习情境1: XXXXXXX（节名称）

学习情境2：XXXXXX

学习情境3：XXXXXX …………

六、教材和教参选用

1推荐使用教材：（名称、出版社、版次） 2参考资料;(名称、作者等。不限数量)

七、考核评价要求

1、评价内容及方式（建议平时过程管理与期末测评相结合，平时成绩计40%，期末计60%） 2评价标准

八、教学资源要求

1、教学设备条件 2、教师团队

二 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享):

课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题:

反映了基本的概念,

指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。

基本问题：

能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案

“在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。”

“利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。”

在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。

在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。

在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题

内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。

建构课程框架问题的提示：

开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴

你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。

如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。

确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。

不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。

记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

三 JAVA培训课程有什么内容具体有哪些模块框架

有几大技术框来架如下：

java语言和自数据库技术(1)开发环境(2)java语言基础(3)java面向对象(4)JDK核心API(5)数据库技术(6)JavaSE核心(7)XML(8)JBDC

2Android各核心技术应用(1)软件工程基础(2)OOAD及设计模式(3)HTML/CSS(4)JavaScript核心(5)Android基础(6)Android核心组件(7)Android数据库技术(8)Android多媒体技术(9)Android2D/3D技术(10)Android游戏编程。

四 web课程里面会学习到哪几种框架呢

这里整理了一份系统全面的web前端学习路线，框架的相关内容在第三阶段，希望可以帮到你~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。

2 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。

4 熟练应用CSS3技术，动画、d性盒模型设计。

5 熟练完成移动端页面的设计。

6 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。

7 能综合运用所学知识完成网页设计实战。

知识点：

1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。

2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、d性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。

3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。

第二阶段：Web后台技术

阶段目标:

1 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。

2 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。

3 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。

4 深入理解分之结构语句和循环语句。

5 熟练使用数组来完成各种练习。

6熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。

7DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。

知识点：

1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。

2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。

3、BOM *** 作和DOM *** 作。熟练使用BOM的各种对象、熟练 *** 作DOM的对象。

4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。

第三阶段：数据库和框架实战

阶段目标：

1 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。

2 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。

3 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。

4 熟练掌握vuejs、webpack、elementui等前端框技术。

5 熟练运用Nodejs开发后台应用程序。

6 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知识点：

1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Nodejs后台开发打下坚实基础。

2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Nodejs运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。

3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vuejs框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vuejs完成基础前端开发、熟练运用Vuejs框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Nodejs+Vuejs+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。

第四阶段：移动端和微信实战

阶段目标：

1熟练掌握Reactjs框架，熟练使用Reactjs完成开发。

2掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。

3熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。

4掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。

5完成大型电商项目开发。

知识点：

1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、声明周期、路由、Rex基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Rex中的异步解决方案Saga。

2、react-native、开发工具、视图与渲染、api *** 作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。

3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api *** 作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。

4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Threejs 、TypeScript。

五 如何理解课程的基本理念与内容框架

就是课程内容的最基本化,也是大范围的定向依据,还有相关的意义所在的意思……

六 高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程分必修和选修。必修课程由 5 个模块组成；选修课程有 4 个系列，其中系列 1、

系列 2 由若干模块组成，系列 3、系列 4 由若干专题组成；每个模快 2 学分（36 学时），每

个专题 1 学分（18 学时），每 2 个专题可组成 1 个模块。

一、必修课程

必修课程是每个学生都必须学习的数学内容，包括 5 个模块。

数学 1： ，函数概念与基本初等函数 I（指数函数、对数函数、幂函数）。

数学 2：立体几何初步，平面解析几何初步。

数学 3：算法初步，统计， 概率。

数学 4：基本初等函数 II（三角函数）、平面上的向量，三角恒等变换。

数学 5：解三角形，数列，不等式。

二、选修课程

对于选修课程，学生可以根据自己的兴趣和对未来发展的愿望进行选择。选修课程由系列 1，

系列 2，系列 3，系列 4 等组成。

1、系列 1：由 2 个模块组成。

选修 1-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、导数及其初步应用。

选修 1-2：统计案例、推理与证明、数系扩充及复数的引入、框图。

2、系列 2：由 3 个模块组成。

选修 2-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、空间中的向量与立体几何。

选修 2-2：导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。

选修 2-3：计数原理、统计案例、概率。

3、系列 3：由 6 个专题组成。

选修 3-1：数学史选讲；

选修 3-2：信息安全与密码；

选修 3-3：球面上的几何；

选修 3-4：对称与群；

选修 3-5：欧拉公式与闭曲面分类；

选修 3-6：三等分角与数域扩充。

4、系列 4：由 10 个专题组成。

七 Python课程内容都学习什么啊

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3 对Python的核心库和组件有深入理解

4 熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5 熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6 熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

        遗传算法（GA）属于 人工智能启发式算法 ，启发式算法的目标就是 寻找原始问题的最优解 ，该算法的定义为

         人类通过直观常识和生活经验，设计出一种以搜索最优解为目的，通过仿真大自然规律的算法，该算法在可以在接受的花销（计算时间和存储空间）范围内找到问题实例的一个可行解，且该可行解和真实最优解的误差一般不可以被估计

        当下主要有的启发式算法包括 遗传算法、退火法，蚁群算法、人工神经网络等 ，这篇文章主要介绍遗传算法

        遗传算法的基本原理是模拟达尔文进化论 "物竞天择，适者生存" 的自然法则，其核心思想为

（1）将原始问题的参数，抽象为基因编码

（2）将原始问题的可行解，抽象为基因排列的染色体组合

（3）将原始问题的解集规模，抽象为一定数量染色体组成的种群

（4）寻找可行解的过程，抽象为种群的进化过程（染色体选择、交叉、变异等）

（5）比较可行解的优劣，抽象为量化比较不同种群对当前环境的适应程度

（6）逼近最优解的过程，抽象为淘汰适应度差的种群，保留适应度高的种群进行下一次进化

（7）问题的最优解，抽象为经过多次进化后，最终生存下来的精英种群

        理论上，通过有限次种群进化，生存下来的种群都是 精英染色体 ，是最适合当前环境条件的种群，也就可以无限逼近原始问题的最优解

相关生物学术语：

    为了大家更好了解遗传算法，在此之前先简单介绍一下相关生物学术语，大家了解一下即可。

基因型(genotype)：性状染色体的内部表现；

表现型(phenotype)：染色体决定的性状的外部表现，或者说，根据基因型形成的个体的外部表现；

进化(evolution)：种群逐渐适应生存环境，品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。

适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。

选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于适应度的优胜劣汰的过程。

复制(reproduction)：细胞分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新细胞就继承了旧细胞的基因。

交叉(crossover)：两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。也称基因重组或杂交；

变异(mutation)：复制时可能（很小的概率）产生某些复制差错，变异产生新的染色体，表现出新的性状。

编码(coding)：DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列。遗传编码可看作从表现型到基因型的映射。

解码(decoding)：基因型到表现型的映射。

个体（individual）：指染色体带有特征的实体；

种群（population）：个体的集合，该集合内个体数称为种群

大体实现过程

遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。 遗传算法的实现过程实际上就像自然界的进化过程那样。

基本遗传算法概述

    1[开始]生成n个染色体的随机群体（适合该问题的解决方案）

    2[适应度]评估群体中每个染色体x的适应度f（x）

    3[新种群]通过重复以下来创建新种群直到新种群完成的步骤

        31 [选择]根据种群的适合度选择两个亲本染色体（更好的适应性，更大的选择机会）

        32 [交叉]以交叉概率跨越父母形成新的后代（儿童） ）。如果没有进行交叉，后代就是父母的确切副本。

        33 [突变]突变概率突变每个基因座（染色体中的位置）的新后代。

    4[接受]在新种群中放置新后代[替换]使用新生成的种群进一步运行算法

    5[测试]如果满足结束条件，则停止并返回当前种群中的最佳解

    6。[循环]转到步骤2

影响GA的因素

    从遗传算法概述可以看出，交叉和变异是遗传算法中最重要的部分。性能主要受这两个因素的影响。在我们解释有关交叉和变异的更多信息之前，我们将给出一些有关染色体的信息。

染色体编码

染色体应该以某种方式包含它所代表的解决方案的信息。最常用的编码方式是二进制字符串。然后染色体看起来像这样：

每个染色体由二进制字符串表示。字符串中的每个位都可以表示解决方案的一些特征。另一种可能性是整个字符串可以表示一个数字 - 这已在基本的GA小程序中使用。当然，还有许多其他的编码方式。编码主要取决于解决的问题。例如，可以直接编码整数或实数，有时对某些排列等进行编码很有用。

染色体交叉

在我们确定了将使用的编码之后，我们可以继续进行交叉 *** 作。 Crossover对来自亲本染色体的选定基因进行 *** 作并产生新的后代。最简单的方法是随机选择一些交叉点，并在此点之前从第一个父项复制所有内容，然后在交叉点之后复制另一个父交叉点之后的所有内容。交叉可以说明如下:( |是交叉点）：

还有其他方法可以进行交叉，例如我们可以选择更多的交叉点。交叉可能非常复杂，主要取决于染色体的编码。针对特定问题进行的特定交叉可以改善遗传算法的性能。

4染色体突变

在执行交叉之后，发生突变。突变旨在防止群体中的所有解决方案落入解决问题的局部最优中。突变 *** 作随机改变由交叉引起的后代。在二进制编码的情况下，我们可以将一些随机选择的位从1切换到0或从0切换到1突变可以如下所示：

突变（以及交叉）技术主要取决于染色体的编码。例如，当我们编码排列时，可以将突变作为两个基因的交换来进行。

GA的参数

    1交叉和突变概率

    GA有两个基本参数 - 交叉概率和变异概率。

     交叉概率 ：交叉的频率。如果没有交叉，后代就是父母的精确副本。如果存在交叉，则后代由父母染色体的部分组成。如果交叉概率为100％，那么所有后代都是由交叉产生的。如果它是0％，那么全新一代都是从旧种群的染色体的精确拷贝制成的（但这并不意味着新一代是相同的！）。交叉是希望新染色体将包含旧染色体的良好部分，因此新染色体将更好。但是，将旧人口的一部分留给下一代是好的。

     突变概率 ：染色体部分突变的频率。如果没有突变，则在交叉（或直接复制）后立即生成后代而不进行任何更改。如果进行突变，则改变染色体的一个或多个部分。如果突变概率为100％，则整个染色体发生变化，如果是0％，则没有变化。突变通常会阻止GA陷入局部极端。突变不应该经常发生，因为GA实际上会改变为随机搜索。

    2其他参数

     种群规模 ：种群中有多少染色体（一代）。如果染色体太少，GA几乎没有可能进行交叉，只探索了一小部分搜索空间。另一方面，如果染色体太多，GA会减慢。研究表明，经过一定的限制（主要取决于编码和问题），使用非常大的种群是没有用的，因为它不能比中等规模的种群更快地解决问题。

     3      选择

正如您从GA概述中已经知道的那样，从群体中选择染色体作为交叉的父母。问题是如何选择这些染色体。根据达尔文的进化论，最好的进化能够创造出新的后代。选择最佳染色体的方法有很多种。例如轮盘赌选择，Boltzman选择，锦标赛选择，等级选择，稳态选择和其他一些选择。

1轮盘赌选择

父母根据他们的健康状况选择。染色体越好，它们被选择的机会就越多。想象一下轮盘赌轮，人口中的所有染色体都放在那里。轮盘中截面的大小与每条染色体的适应度函数的值成比例 - 值越大，截面越大。有关示例，请参见下图。

轮盘赌中放入一块大理石，并选择停止的染色体。显然，具有较大适应值的染色体将被选择更多次。

该过程可以通过以下算法来描述。

[Sum]计算总体中所有染色体拟合度的总和 - 总和S

[Select]从区间（0，S）-r生成随机数。

[循环]遍历总体并从0 - 总和中求和。当总和s大于r时，停止并返回您所在的染色体。当然，对于每个群体，步骤1仅执行一次。

2排名选择

当健身值之间存在很大差异时，先前的选择类型会出现问题。例如，如果最佳染色体适应度是所有拟合度总和的90％，那么其他染色体将很少被选择的机会。等级选择首先对群体进行排序，然后每个染色体接收由该等级确定的适合度值。最差的将是健身1，第二个最差的2等等，最好的将具有适应度N（人口中的染色体数量）。您可以在下面的中看到，在更改适应性与排名确定的数字后情况如何变化。

排名前的情况（适合度图）

排名后的情况（订单号图）

现在所有染色体都有机会被选中。然而，这种方法会导致收敛速度变慢，因为最好的染色体与其他染色体的差别不大。

3稳态选择

这不是选择父母的特定方法。这种选择新种群的主要思想是染色体的很大一部分可以存活到下一代。稳态选择GA以下列方式工作。在每一代中，选择一些好的（具有更高适应性）染色体来创建新的后代。然后去除一些不好的（具有较低适合度）染色体并将新的后代放置在它们的位置。其余人口幸存下来。

4精英

精英主义的想法已经被引入。当通过交叉和变异创建新的种群时，我们有很大的机会，我们将失去最好的染色体。精英主义是首先将最佳染色体（或少数最佳染色体）复制到新种群的方法的名称。其余人口以上述方式构建。精英主义可以迅速提高GA的性能，因为它可以防止丢失最佳找到的解决方案。

交叉(Crossover)和突变 (Mutation)

交叉和变异是GA的两个基本运算符。 GA的表现非常依赖于它们。运算符的类型和实现取决于编码以及问题。有多种方法可以执行交叉和变异。在本章中，我们将简要介绍一些如何执行多个编码的示例和建议。

1二进制编码

交叉

单点交叉 - 选择一个交叉点，从第一个父项复制从染色体开始到交叉点的二进制字符串，其余从另一个父项复制

选择两点交叉 - 两个交叉点，从第一个父节点复制从染色体开始到第一个交叉点的二进制字符串，从第一个父节点复制从第一个交叉点到第二个交叉点的部分，其余的是再次从第一个父级复制

均匀交叉 - 从第一个父项或第二个父项中随机复制位

算术交叉 - 执行一些算术运算以产生新的后代

突变

位反转 - 选择的位被反转

2置换编码

交叉

单点交叉 - 选择一个交叉点，将排列从第一个父项复制到交叉点，然后扫描另一个父项，如果该数字还没有在后代中，则添加它注意：还有更多方法如何在交叉点之后产生休息

(1 2 3 4 5 6 7 8 9) + (4 5 3 6 8 9 7 2 1) = (1 2 3 4 5 6 8 9 7)

变异

顺序更改 - 选择并交换两个数字

(1 2 3 4 5 6 8 9 7) => (1 8 3 4 5 6 2 9 7)

3值编码

交叉

可以使用来自二进制编码的所有交叉

变异

添加一个小数字（用于实数值编码） - 将一个小数字添加到（或减去）所选值

（129 568 286 411 555）=>（129 568 273 422 555）

4树编码

交叉

树交叉 - 在父母双方中选择一个交叉点，父母在该点被分割，交换点下面的部分被交换以产生新的后代

变异

更改运算符，数字 - 选定节点已更改

补充:

疑惑点：

初始种群是啥：

利用二进制（一般）表示最终解

例如：需要求解z=x^2+y^2的最大值，x={1，5，3，8}，y={5，4，0，6}

用六位二进制数表示由x，y组成的解，例如：001100 表示x=1，y=4

001100 称为一条基因序列，表示的是该问题的一种解决 方案

种群是包含多个基因序列（解决方案/个体）的集合

适应度函数是啥，有什么作用：

适应度函数可以理解成“ 游戏 规则”，如果问题较为复杂，需要自定义适应度函数，说明如何区分优秀与不优秀的个体; 如果问题比较简单，例如上述求最大值的问题，则直接用此函数式作为适应度函数即可。作用：评定个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。

怎么选择：

定义“适者生存不适者淘汰”的规则，例如：定义适应度高的被选择的概率更大

怎么交叉：

利用循环，遍历种群中的每个个体，挑选另一个体进行交叉。例如，通过遍历为基因序列A挑选出B配对，则取A的前半部分，B的后半部分，组合成新的个体（基因序列）C

如何变异：

随机挑选基因序列上的某一位置，进行0-1互换

建议 GA的参数

如果您决定实施遗传算法，本章应该为您提供一些基本建议。这些建议非常笼统。您可能希望尝试使用自己的GA来解决特定问题，因为没有一般理论可以帮助您针对任何问题调整GA参数。

建议通常是对GA的经验研究的结果，这些研究通常仅在二进制编码上进行。

交叉率

交叉率一般应高，约为80％-95％。 （但是有些结果表明，对于某些问题，交叉率约为60％是最好的。）

突变率

另一方面，突变率应该非常低。最佳利率似乎约为05％-1％。

人口规模

可能令人惊讶的是，非常大的人口规模通常不会改善GA的性能（从找到解决方案的速度的意义上说）。良好的人口规模约为20-30，但有时大小为50-100是最好的。一些研究还表明，最佳种群规模取决于编码字符串（染色体）的大小。这意味着如果你有32位染色体，那么人口应该高于16位染色体。

选择

可以使用基本的轮盘赌选择，但有时排名选择可以更好。查看有关选择优缺点的章节。还有一些更复杂的方法可以在GA运行期间更改选择参数。基本上，这些表现类似于模拟退火。如果您不使用其他方法来保存最佳找到的解决方案，则应确保使用精英主义。您也可以尝试稳态选择。

编码

编码取决于问题以及问题实例的大小。查看有关编码的章节以获取一些建议或查看其他资源。

交叉和变异

运算符取决于所选的编码和问题。查看有关 *** 作员的章节以获取一些建议。您还可以查看其他网站。

搜索空间

    如果我们正在解决问题，我们通常会寻找一些最好的解决方案。所有可行解决方案的空间（所需解决方案所在的解决方案集）称为搜索空间（也称为状态空间）。搜索空间中的每个点代表一种可能的解决方案。每个可能的解决方案可以通过其对问题的值（或适应度）进行“标记”。通过GA，我们在众多可能的解决方案中寻找最佳解决方案 - 以搜索空间中的一个点为代表。然后寻找解决方案等于在搜索空间中寻找一些极值（最小值或最大值）。有时可以很好地定义搜索空间，但通常我们只知道搜索空间中的几个点。在使用遗传算法的过程中，随着进化的进行，寻找解决方案的过程会产生其他点（可能的解决方案）。

    问题是搜索可能非常复杂。人们可能不知道在哪里寻找解决方案或从哪里开始。有许多方法可用于寻找合适的解决方案，但这些方法不一定能提供最佳解决方案。这些方法中的一些是爬山，禁忌搜索，模拟退火和遗传算法。通过这些方法找到的解决方案通常被认为是很好的解决方案，因为通常不可能证明最佳方案。

NP-hard Problems

NP问题是一类无法用“传统”方式解决的问题。我们可以快速应用许多任务（多项式）算法。还存在一些无法通过算法解决的问题。有很多重要问题很难找到解决方案，但是一旦有了解决方案，就很容易检查解决方案。这一事实导致了NP完全问题。 NP代表非确定性多项式，它意味着可以“猜测”解决方案（通过一些非确定性算法），然后检查它。如果我们有一台猜测机器，我们或许可以在合理的时间内找到解决方案。为简单起见，研究NP完全问题仅限于答案可以是或否的问题。由于存在输出复杂的任务，因此引入了一类称为NP难问题的问题。这个类并不像NP完全问题那样受限。 NP问题的一个特征是，可以使用一个简单的算法，可能是第一眼看到的，可用于找到可用的解决方案。但是这种方法通常提供了许多可能的解决方案 - 只是尝试所有可能的解决方案是非常缓慢的过程（例如O（2 ^ n））。对于这些类型问题的更大的实例，这种方法根本不可用。今天没有人知道是否存在一些更快的算法来提供NP问题的确切答案。对于研究人员来说，发现这样的算法仍然是一项重大任务（也许你！:-)）。今天许多人认为这种算法不存在，因此他们正在寻找替代方法。替代方法的一个例子是遗传算法。 NP问题的例子是可满足性问题，旅行商问题或背包问题。可以获得NP问题汇编。

参考：

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