遗传算法外文文献

A. 跪求 遗传算法在图像处理中的应用研究 外文文献翻译 3000字左右 或者在哪里可以找到 [email protected]

太少了，才十分，够吝啬的。我专业搞图像处理的。

B. 求一些关于遗传算法提高的资料

这么简单还用问目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的着作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空格字间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%.请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献着录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、着作或文章的标题、作者、出版物信息

C. 遗传算法第一次提出来是在什么文献中

《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法的基本运算过程如下：

（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

（5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

（6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

D. 用改进遗传算法求取水文地质参数

任广军¹ 张勇²

（1.山东省鲁南地质工程勘察院，兖州272000；2.山东省地矿工程集团有限公司，济南250013）

作者简介：任广军（1972—），男，工程师，主要从事水文地质、环境地质等。

摘要：本文利用非稳定流抽水试验资料，采用改进的十进制遗传算法在计算机上自动优选含水层水文地质参数。该方法同传统上使用的配线法相比较，具有节省时间，减少人工配线误差，所求参数逼真，且能对一些线性、非线性问题求解，具有很高的推广和应用价值。

关键词：遗传算法；随机模拟；含水层；水文地质参数；优选

0 引言

利用改进的十进制遗传算法，根据抽水试验资料来认识水文地质条件、反求水文地质参数是水文地质计算中的基本问题。具体地讲，在探明含水层范围、类型的基础上，建立描述该含水层水流运动模型，利用抽水试验过程中的地下水位变化过程资料来确定水文地质参数。

虽然非稳定抽水试验公式适用条件非常苛刻，但能反映出含水层非稳定流的一些基本特点，还可运用叠加原理解决某些比较复杂的非稳定流问题。此外，作为检验数值方法精确性的重要依据，具有广泛应用和发展前景。

目前，由于非稳定流抽水试验确定水文地质参数的具体实现方法主要有人工配线法或以计算辅助的配线法，但这种方法的效果好坏完全取决于肉眼观察，带有很大的主观性。本文作者选取了一些典型实例，采用遗传算法建立了一种计算机全自动求参的全局优选法，通过与人工配线分析比较，确定本方法计算机求参的高精度与高可靠性。

求取参数是通过实测结果与模型计算结果的最佳拟合（仿真）程度来实现的，参数的精确程度在很大程度上取决于实测资料的精度。

1 遗传算法介绍

生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。

遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创性工作是由Michigan大学的J.H.Holland所实行。当时，其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程。

遗传算法简称GA（Genetic Algorithm），在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。

2 目标函数的确定

通过综合考虑计算程序的运算时间、速度以及含水层的类型，确立利用抽水实测资料和计算资料的拟合程度为目标函数。其计算公式为：

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式中：s_实测为实测抽水试验观测孔的降深；s_计算为计算抽水试验观测孔的降深；NT为计算时段。

3 计算实例及结果分析

3.1 承压含水层地下水降深公式

承压含水层地下水降深公式为：

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式中：S为以固定流量Q抽水时与抽水井距离为r处任一时间的水位降深（m）；T为导水系数；Q为涌水量；W（u）为井函数，是一个指数积分函数：

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式中：u为井函数的自变量，

其中s为承压含水层的储存系数；T为含水层的导水系数；t为时间。

例1：某地区进行非稳定流抽水试验。区域地层剖面是：地表下18～25 m是由含砾粗砂层组成的含水层，其底板由粘土质沉积物组成，18 m以上是粘土、泥炭层。抽水井的过滤器安装在含水层的整个厚度上。观测孔距抽水井30m，观测资料如表1所示。主井作定流量抽水，Q＝788m³/d，抽水接近14小时。试根据观测资料求取水文地质参数。

（1）lgS-lgt配线法所求参数：T_配线＝439m²/d，s_配线＝1.694×10^-4；

（2）S-lgt直线图解法所求参数：T_配线＝450.7m²/d，s_配线＝1.392×10^-4；

（3）计算机所求参数：T＝383.0088m²/d，s＝ 1.78×10^-4。

为更直观地说明上述所求参数的可靠性，由上述参数所求计算降深与实测降深进行比较（图1）。通过比较，进一步确定了计算机求参的高精度与稳定性。承压含水层配线参数与优选参数比较分析：T_配线＝439m²/d，s_配线＝0.0001694；T_计算＝383.0088m²/d，s_计算＝0.0001780。

表1 遗传算法计算水位降深与实测水位降深结果表

图1 计算降深与实测降深比较图

3.2 在有越流补给的承压含水层地下水降深公式

在有越流补给的承压含水层地下水降深公式为：

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式中：u同（3）式；

为越流井函数，本文中

采用数值积分：

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例2：有一无限分布的承压含水层，厚度20m，其底部为绝对隔水的粘土层；上部为弱透水的亚砂土层，厚2m；弱透水层之上为潜水含水层。在承压含水层中有一完整抽水井，抽水时的稳定流量Q＝5530m³/d。距抽水井r＝17.34m处有一观测孔据观测知，在抽水过程中上部潜水的水位不变。抽水层的水位降深值载于表2，试计算含水层水文地质参数。

（1）lgS-lgt配线法所求参数：T_配线＝853.50m²/d，s_配线＝4.20×10^-4；B_配线＝568.50m；

（2）lgS-lgt配线法所求参数：T_计算＝817.19m²/d，s_计算＝4.31×10^-4；B_计算＝482.80m。

为更直观地说明上述所求参数的可靠性，由上述参数所求计算降深与实测降深进行比较（图2）。通过比较，进一步确定了计算机求参的高精度与稳定性。有越流时承压含水层优选参数误差分析：T_配线＝853.50m²/d，s_配线＝0.00042，B_配线＝568.50m；T_计算＝817.1950m²/d，s_计算＝0.00043103，B_计算＝482.798m。

表2 遗传算法计算水位降深与实测水位降深结果表

续表

图2 计算降深与实测降深比较图

3.3 考虑有滞后补给的潜水含水层地下水降深公式

根据博尔顿理论，潜水含水层地下水降深公式计算公式可分为抽水前期、抽水中期和抽水后期。参数优选主要根据抽水前期和抽水后期的资料拟合而得：

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其中D为疏干因子。

抽水前期计算公式：

抽水后期计算公式：同（2）式。

4 结论及不足之处

4.1 结论

通过上述实例计算结果表明：计算结果同人工加以计算机辅助配线法相比较，其计算水文地质参数精度较高，且其参数初值依赖程度较低，对于复杂的线性、非线性及多态性、多峰值问题在全局优化方面有着其他方法所无法比拟的优势，具有很高的推广和应用价值。

4.2 不足之处

遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还存在着各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最优解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对于遗传算法，一是还需要进一步研究其数学基础理论；二是还需要在理论上证明它与其他优化技术的优劣及原因；三是还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。此外，对于地下水渗流问题的数值解反求多类各种水文地质参数虽有成功实例，对于运算速度问题，还存在着相当大的难度。

参考文献

陈崇希，唐仲华.1990.地下水流动问题数值方法.武汉：中国地质大学出版社

陈喜.1998.含水层水文地质参数自动优选方法.工程勘察，（2）

郭东屏.1994.地下水动力学.西安：陕西科学技术出版社

GB 50027—2001 供水水文地质勘察规范

李俊亭，王愈吉.1987.地下水动力学.北京：地质出版社

刘宝碇，赵瑞清，王纲.2003.不确定规划及应用.北京：清华大学出版社

朱国祥，王峰.1999.利用配线法水文地质参数计算机程序简介.工程勘察，（3）

邹正盛，赵智荣.2001.浅析抽水水文地质参数确定中的问题.水文地质工程地质，（3）

E. 非线性解析反演与遗传算法的结合反演方法

周辉

（青岛海洋大学海洋地球科学学院，青岛266003）

何樵登

（长春地质学院地球物理系，长春130026）

摘要各向异性介质参数反演通常为非线性优化问题。非线性反演方法可以分为两大类：随机搜索方法，如Monte Carlo法、模拟退火和遗传算法及基于非线性最小平方理论的非线性解析反演方法。遗传算法能寻找到全局最优解，但它为一种较费时的方法。非线性解析反演方法能给出一个与初始模型有关的局部最优解。然而，这种方法具有较快的收敛速度。遗传算法与非线性解析反演方法相结合的反演方法利用这两种反演方法的优点而克服其缺点。因此，结合反演方法既能快速收敛，又能寻找到全局最优解。如何合理地将遗传算法和非线性解析反演方法结合是十分重要的。本文提出一种结合方案，即在连续若干次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演。理论算例表明结合反演方法具有上述特点。

关键词遗传算法非线性解析反演非线性结合反演各向异性介质

1引言

遗传算法为随机搜索类方法之一，它以概率论为理论基础，用于求解多极值复杂优化问题^[9]。遗传算法不要求已知模型空间中后验概率密度的形状并能广泛搜索模型空间。遗传算法模拟自然选择和遗传规律，并遵循适者生存的原则。

遗传算法由Holland在1975年提出^[4]。Berg首先将遗传算法应用于地球物理优化问题^[1]。Stoffa等系统地研究了种群大小、交叉概率、选择概率和变异概率对多参数优化问题收敛性和收敛速度的影响^[11]。Sen等讨论了在选择概率中引入温度参数的作用并提出一些退火方案^[10]。周辉等则研究了目标函数与收敛速度和解的精度的关系^[16]。

基于最小平方优化理论的非线性反演方法是两大类反演方法之一。当给定的初始模型位于目标函数全局最优解所在的峰谷附近时，这种下降类方法能给出正确解而与初始模型位置无关。下降类算法研究得较深入，应用较广。

Tarantola提出一种基于广义最小二乘法的多维多偏移距声波地震波形解释的一般性非线性地震波形反演方法^[12]。随后，Tarantola将该理论推广于各向同性介质的弹性波反演^[13]。Gauthier等用理论数据验证了Tarantola提出的方法的正确性^[2]。稍后，Tarantola研究非线性解析法反射波弹性反演的策略，指出以纵横波的波阻抗和密度作为反演参数，才尽可能使反演参数之间相互独立^[14]。Pan用τ—P变换研究层状声学介质中平面波地震记录非线性解析反演的理论和可行性^[6]。为了更多地利用地震数据中的信息，包括VSP资料中反射和转换信息，Mora作了一些工作^[5]。当仅用反射数据时反演主要解决引起反射的P波和S波的波阻抗突变。当利用转换数据时，则能分辨大尺度的P波和S波速度变化。Sambridge等改进了修改模型的方法^[8]。在子空间中，可同时得到P波、S波波阻抗和密度。周辉等将非线性梯度反演方法推广于多维、多道、多分量任意弹性各向异性介质参数的反演^[17]。

非线性解析反演方法和遗传算法结合的反演方法利用非线性解析反演和遗传算法的优点，克服它们的缺点。因此，结合反演方法不仅能搜索到全局最优解，而且能较快地收敛。Porsani等在遗传算法和广义线性反演方法相结合方面作了一些研究^[7]。

本文讨论各向异性介质的非线性解析反演方法和遗传算法与非线性解析反演方法相结合的结合反演方法^[17]。对于遗传算法读者可参考遗传算法的相关文献^[3,9～11]。

2各向异性介质参数非线性解析反演方法

2.1共轭梯度法

反演的目的是利用地面或井中测得的位移场uⁱ（x_r,t）求取地下介质密度分布ρ（x）和弹性参数分布C_ijkl（x）。ρ（x）、C_ijkl（x）称为模型参数。x为研究介质中或边界上任一点，x=（x₁,x₂,x₃）,x_r为接收点。反演的目标是使目标函数

岩石圈构造和深部作用

取极小值。其中C_d、C_m分别为数据（波场）和模型参数的协方差算子。m₀为先验模型参数，m为反演过程中求得的模型参数。由于模型参数有多个，故用向量表示。u_cal为给定m的波动方程正演记录，u_obs为观测波场，上角标t表示转置。地震记录u和模型参数m之间的函数关系为

岩石圈构造和深部作用

g为非线性算子，（2）式为波动方程的算子形式。记第n次迭代时的模型参数为m_n，则有

岩石圈构造和深部作用

及共轭梯度法的迭代公式^[15]

岩石圈构造和深部作用

其中G_n为g对m_n的Frechet导数，η_n为一常数，可由多种方法计算^[5,8]。

梯度

为模型空间的对偶空间中的一个元素。模型空间和其对偶空间以模型参数的协方差算子C_m=Diag（C_p，C_c）由式（4d）相联系。在后面将给出

和

的表达式。

式（4）为梯度反演方法的基本公式。当该公式中的每一量都已知时，迭代就可进行。在这些变量中，最关键的是梯度向量。

2.2目标函数

在最小二乘理论中，权函数是协方差算子逆的核。假设数据集中的误差是不相关的，它仅取决于时间或源和接收器的位置，那么有^[14]

岩石圈构造和深部作用

其中σ为数据的均方差。

2.3各向异性介质中的弹性波动方程

令f_i（x,t;x_s）是第s次激发的内体力密度，T_i（x,t;x_s）是地球表面S的应力矢量分量，n_i（x）是表面的单位法向分量。那么与第s次激发相应的位移由以下微分方程组给出^[15]

岩石圈构造和深部作用

2.4梯度向量

式（4）中梯度向量的分量为^[17]

岩石圈构造和深部作用

其中，T为地震记录的长度，

为反向传播场，满足

岩石圈构造和深部作用

其中，t∈[T,0]，

满足终了时间条件。

3结合反演方法

3.1遗传算法和非线性解析反演方法的优缺点

遗传算法是利用概率论来求解多极值复杂优化问题的一种随机搜索方法，由一组随机选取的模型开始，不需要更多的先验信息，广泛而有效地对模型空间的最优部分采样。尽管遗传算法是基于自然选择、遗传规律，搜索模型空间的最优部分而求得最优解，但它是一种计算量很大的方法。由于地震模型空间大，用全局最优化方法估计各向异性介质参数的地震波形反演十分费时。

目标函数的梯度信息是非线性解析反演方法修改模型参数的依据，它能给出一个接近初始模型的一个局部最优解。如果初始模型选择得合适，即当初始模型处在全局最优解所在的目标函数低谷时，非线性解析反演方法能收敛于全局最优解。然而，恰好给出一个接近全局最优解的初始模型的概率是非常小的，尤其对没有模型参数的任何先验信息的情况。但应强调的是，非线性解析反演方法具有较快的收敛速度。

发挥非线性解析反演方法快速收敛和遗传算法能搜索到全局最优解的优点，而克服前者仅能寻找到局部最优解和后者运算量大的缺点是很有意义的。非线性解析反演方法和遗传算法相结合的反演方法可达到上述目的。在结合反演方法中，遗传算法的作用是提供接近全局最优解的模型，非线性解析反演的作用是尽快求出全局最优解。因此，结合反演方法具有搜索到全局最优解的能力和比遗传算法收敛速度快的特点。

3.2结合方案

遗传算法在优化过程中连续不断地搜索整个模型空间。在每次迭代结束后，得到一个本代的最优模型。根据遗传算法的数学原理^[3]，最优模型的数量在下一代中得以增加，同时经交叉和变异作用又有新的模型产生。在下一代种群中，最优模型可能与前一代的相同，也有可能劣于前一代的最优模型。所有这些最优模型可能在目标函数的同一低谷处，也有可能在其它低谷处。遗传算法寻找最优模型要经过多次迭代才能确定一个极值。遗传算法的随机性导致遗传算法是一种费时的方法。然而正是遗传算法的这种随机性保证了它能搜索到全局最优解。

如果将每次遗传算法迭代的最优解作为非线性解析反演的初始模型，非线性解析反演可以找出与初始模型毗邻的局部最优解。由于非线性解析反演是一种确定性的方法，它按目标函数的梯度方向修改模型，所以非线性解析反演方法只需几次迭代即可收敛。非线性解析反演求得的解是否为全局最优解，非线性解析反演方法本身是无法得以保证的。只有当遗传算法提供接近全局最优解的初始模型时，非线性解析方法反演才能收敛到全局最优解。

结合反演方法中遗传算法和非线性解析反演方法的匹配方式是十分重要的。非线性解析反演方法得到接近遗传算法提供的初始模型的局部最优解后，在以后若干代中因遗传算法的随机性而使其最优解与该局部最优解相同。如果每次遗传算法迭代后作非线性解析反演，那么结合反演的结果在几代内都是相同的。显然其中的一些非线性解析反演是没有必要的。因此，结合方式应为在连续多次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演，然后将非线性解析反演的结果作为下一代种群中的一个母本模型。图1为结合反演的框图。

图1结合反演框图

4算例

为了验证结合反演方法的优越性，对一维多层横向各向同性介质参数的反演理论实例作了分析。

图2是目标函数值与迭代次数的关系图。在该结合反演算例中每次遗传算法迭代后就作一次非线性解析反演迭代。结合反演的误差在开始几次迭代中下降很快，尤其在前3次。结合反演方法在第10次迭代达到的较小误差，遗传算法在第42次迭代才达到。结合反演的误差比遗传算法的跳跃得严重。这是因为非线性解析反演得到的模型在遗传算法中作为母代参加繁衍。这个模型因遗传算法的随机性常常被新的模型替代。这两个模型可能位于目标函数两个不同的低谷中，因此非线性解析反演的结果不同。

尽管结合反演的目标函数有些振荡，但也存在连续几次迭代目标函数几乎不变的现象。这意味着这几次迭代的最优模型是很接近的。在这种情况下非线性解析反演不能提供较大的改进。所以，此时的非线性解析反演是没有必要的，否则只能增加计算量。

图2结合反演（实线）和遗传算法（虚线）的误差与迭代次数的关系

结合反演中每次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演迭代

图3是另一个例子。在该结合反演例子中，每五次遗传算法迭代作一次非线性解析反演。在这里遗传算法占主要地位。此时结合反演的误差函数明显比遗传算法的小。结合反演的误差在第5次迭代末突然下降，并在第10次迭代时的小误差，遗传算法在42代才达到。遗传算法始终没有到达结合反演的最小误差。结合反演的误差在后期迭代过程中平稳下降，这是遗传算法占主导地位的原因。

从该例可知，若遗传算法与非线性解析反演方法比较合理地结合，结合反演方法比遗传算法具有快得多的收敛速度。

5结论

非线性结合反演方法扬遗传算法和非线性解析反演方法之长，抑其之短，它是一种具有较快收敛速度的全局反演方法。

在结合反演中遗传算法和非线性解析反演方法的结合方式是重要的。从算例可得出，五次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演的结合反演的效果明显优于每次遗传算法迭代后都作非线性解析反演的结合反演的效果。但是在结合反演中连续作多少次遗传算法迭代及连续迭代次数在整个迭代过程中的可变性还有待于进一步研究。

图3结合反演（实线）和遗传算法（虚线）的误差与迭代次数的关系

结合反演中每五次遗传算法迭代后作一次非线性解析反演迭代

在结合反演中遗传算法的作用是提供接近全局最优解的初始模型。结合反演的运算速度主要取决于遗传算法的运算速度。均匀设计理论可以应用于遗传算法以加快随机搜索的速度。

与遗传算法相同，其它随机搜索方法也可用来与非线性解析反演方法形成结合反演方法。

参考文献

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[2]O.Gauthier,J.Virieux and A.Tarantola.Two-dimensional nonlinear inversion of seismic waveforms:Numerical results.Geophysics,1986,51,1387～1403.

[3]D.E.Goldberg.Genetic Algorithms in Search,Optimiztion,and Machine Learning.Addison-Wesley,Reading,MA,1989.

[4]J.H.Holland.Adaptation in Natural and Artifical Systems.The University of Michigan Press,Ann Arbor,1975.

[5]P.Mora.2D elastic inversion of multi-offset seismic data.Geophysics,1988,52,2031～2050.

[6]G.S.Pan,R.A.Phinney,and R.I.Odom.Full-waveform inversion of plane-wave seismograms in stratified acoustic media:Theory and feasibility.Geophysics,1988,53,21～31.

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[8]M.S.Sambridge,A.Tatantola and Kennet.An alternative strategy for nonlinear inversion of seismic waveforms.Geophysical Prospecting,1991,39,723～736.

[9]M.Sambridge,and G.Drijkoningen.Genetic algorithms in seismic waveform inversion.Geophys.J.Int.,1992,109,323～342.

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[12]A.Tarantola.Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation.Geophysics,1984（a）,49,1259～1266.

[13]A.Tarantola.The seismic reflection inverse problem.In:F.Santosa,Y.-H.Pao,W.W.System,and C.Holland Eds.Inverse problems of acoustic and elastic waves.Soc.Instr.Appl.Math.,1984（b）,104～181.

[14]A.Tarantola.A strategy for nonlinear elastic inversion of seismic reflection data.Geophysics,1986,51,1893～1903.

[15]A.Tarantola.Inverse problem theory:Methods for data fitting and model parameter estimation.Elsevier Science Publ.Co.Inc.,1987.

[16]周辉，何樵登.遗传算法在各向异性介质参数反演中的应用.长春地质学院学报，1995,25，增刊1,62～67.

[17]周辉.各向异性介质波动方程正演及其非线性反演方法研究.长春地质学院博士论文，1995.

F. 怎样用遗传算法解较复杂的非线性方程组啊

问题具体点吧。。你这个问题不具体。。真的无法回答。。

G. 量子遗传算法与遗传算法有什么区别

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。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(indivial)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（genetic operators）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。
量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物。目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一类是基于量子比特和量子态登加特性的遗传量子算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。
量 子遗传算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA采用多状态基因量子比特编码方式和通用的量子旋转门操作。引入动态调整旋转角机制和量子交叉，比文献[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但该方法仍是一个群体独自演化没有利用盈子信息的多宇宙和宇宙间的纠缠特性效率有待进一步提高。文献[3]提出一种多宇宙并行量子遗传算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体，称为宇宙；采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体；采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化；各宇宙独立演化，这样可扩大搜索空间，宇宙之间采用最佳移民、量子交叉和量子变异操作来交换信息使算法的适应性更强，效率更高。

H. 麻烦各位给些与物流或者物流政策有关的英文文献或者是外文文献的翻译，谢谢

从系统资源配置与服务水平相匹配的角度出发
由于电子商务的飞速发展，全球物流业方兴未艾，同时也向物流业提出了新的挑战。虽然在国内支撑B2C电子商务的物流模式多样化，但从总体上来讲该体系还不完善，跟不上B2C电子商务的发展速度。如果对电子商务的物流问题没有足够的认识和充分的重视，电子商务的优势就很难在我国发挥出来。因此，以B2C电子商务为对象，展开物流配送系统的规划研究具有现实的理论与实践意义。

本文针对以往物流系统规划中对各层面之间的制约关系考虑不足的弱点，从配送系统资源配置与对客户所承诺的服务水平相匹配的角度，进行了B2C电子商务物流配送系统规划的相关研究，其主要展开了以下内容：

l 在对B2C电子商务物流配送系统的构成及各要素特征进行分析的基础上，从本论文研究的角度提出了系统规划的框架，主要包括规划的概念、目标、主要任务及实现技术。

l 针对规划所提出的系统资源配置规划任务，充分考虑了现阶段我国城市电子商务发展的现状以及电子商务物流需求特征等因素，建立了混合配送中心布局决策模型以及有交通条件约束与时间窗约束的配送配载综合模型来进行配送中心与车辆的配置决策，并进行了模型的遗传算法设计。

l 为评价系统的资源配置决策结果与所承诺的服务水平之间的匹配关系，本论文建立了B2C电子商务物流配送运行仿真系统。第一，确立了B2C电子商务物流配送运行系统仿真的模型体系结构，主要由顾客需求产生模型、资源配置方案描述模型、配送网络描述模型、配送系统运行模型、交通网络分析模型、仿真评价模型六大类型的模型构成；第二，以该模型体系结构为框架，建立了该系统仿真的核心模型；第三，提出了B2C电子商务物流配送运行系统仿真软件开发中一些关键技术问题的处理方法，包括面向对象软件设计技术、系统设计及实现技术、软件输入输出界面技术等；最后开发了电子商务物流配送运行系统仿真软件。

关键词：B2C电子商务 物流配送系统 规划 配送中心布局 车辆配置 配送运行系统 仿真

Abstract
As the rapid development of e-commerce ,which brings new chances and challenges to logistics .there are many logistics models supporting the national B2C e-commerce, but generally the logistics system is not perfect so that it can’t meet the demand of EC. If the logistics of EC is not given enough attention , EC will have no more privillege. Under such a background, the dissertation , which oriented to the planning of distribution system for EC ,shows its signification both in theoretic and practical application.

Allowing for the shortcoming of former distribution system planning which pays less attention to the relationship between macro and micro and from the prospective of the system resource configuration and service level, the thesis focuses on the study of planning of EC distribution system which mainly includes the following aspects:

l Based on the logistics demand characteristic of clients of EC, the logistics system’s conceptual design and the planning’s tasks and objectives of macro and micro levels are studied.

l The paper builds the mathematics models of distribution center layout decision and the models of delivery and loading under traffic conditions and soft time-window based on the current condition of the development of EC and the logistics demand characteristic of clients of EC and the algorithm design.

l In order to evaluate the relationship of the system resource configuration and the service level, the thesis builds the simulation system of EC distribution operating . First, A model architecture is made up of client demand model , resource configuration scheme description model, distribution network representation model, distribution system operating model, traffic network analysis model, simulation evaluation model ,and so on. Secondly ,under the framework of model architecture ,the kernel simulation models are developed. Thirdly, some key techniques of developing a distribution operation simulation software system are presented in the thesis, which covers the topics on object-oriented design, system design, input/output interface design and etc. Finally, the software system is developed.

Keywords:EC distribution system planning distribution center layout vehicle configuration distribution operating system simulation

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