计算机学术研究论文
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计算机学术研究论文范文第1篇
论文关键词：遗传算法
1 引言
“物竞天择，适者生存”是达尔文生物进化论的基本原理，揭示了物种总是向着更适应自然界的方向进化的规律。可见，生物进化过程本质上是一种优化过程，在计算科学上具有直接的借鉴意义。在计算机技术迅猛发展的时代，生物进化过程不仅可以在计算机上模拟实现，而且还可以模拟进化过程，创立新的优化计算方法，并应用到复杂工程领域之中，这就是遗传算法等一类进化计算方法的思想源泉。
2 遗传算法概述
遗传算法是将生物学中的遗传进化原理和随[1]优化理论相结合的产物，是一种随机性的全局优算法。遗传算法不但具有较强的全局搜索功能和求解问题的能力，还具有简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等特点数学建模论文，是一种较好的全局优化搜索算法。在遗传算法的应用中，由于编码方式和遗传算子的不同，构成了各种不同的遗传算法。但这些遗传算法都有共同的特点，即通过对生物遗传和进化过程中选择、交叉、变异机理的模仿，来完成对问题最优解的自适应搜索过程。基于这个共同点，Holland的遗传算法常被称为简单遗传算法（简记SGA），简单遗传算法只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种基本遗传算子，其遗传进化操作过程简单，容易理解，是其他一些遗传算法的雏形和基础，这种改进的或变形的遗传算法，都是以其为基础[1]。
2.1遗传算法几个基本概念
个体(IndividualString)：个体是遗传算法中用来模拟生物染色体的一定数目的二进制串，该二进制串用来表示优化问题的满意解。
种群(population)：包含一组个体的群体，是问题解的集合。
基因模式(Sehemata)：基因模式是指二进制位串表示的个体中，某一个或某些位置上具有相似性的个体组成的集合，也称模式。
适应度(Fitness)：适应度是以数值方式来描述个体优劣程度的指标，由评价函数F计算得到。F作为求解问题的目标函数，求解的目标就是该函数的最大值或最小值。
遗传算子(genetic operator)：产生新个体的操作，常用的遗传算子有选择、交叉和变异。
选择(Reproduetion)：选择算子是指在上一代群体中按照某些指标挑选出的，参与繁殖下一代群体的一定数量的个体的一种机制龙源期刊。个体在下一代种群中出现的可能性由个体的适应度决定，适应度越高的个体，产生后代的概率就越高。
交叉(erossover)：交叉是指对选择后的父代个体进行基因模式的重组而产生后代个体的繁殖机制。在个体繁殖过程中，交叉能引起基因模式的重组，从而有可能产生含优良性能的基因模式的个体。交叉可以发生在染色体的一段基因串或者多段基因串。交叉概率（Pc）决定两个个体进行交叉操作的可能性数学建模论文，交叉概率太小时难以向前搜索，太大则容易破坏高适应度的个体结构，一般Pc取0.25~0.75
变异(Mutation)：变异是指模拟生物在自然的遗传环境中由于某种偶然因素引起的基因模式突变的个体繁殖方式。在变异算子中，常以一定的变异概率（Pm）在群体中选取个体，随机选择个体的二进制串中的某些位进行由概率控制的变换（0与1互换）从而产生新的个体[2]。如果变异概率太小，就难以产生新的基因结构，太大又会使遗传算法成了单纯的随机搜索，一般取Pm=0.1~0.2。在遗传算法中，变异算子增加了群体中基因模式的多样性，从而增加了群体进化过程中自然选择的作用，避免早熟现象的出现。
2.2基本遗传算法的算法描述
用P(t)代表第t代种群，下面给出基本遗传算法的程序伪代码描述：
基本操作：
InitPop（）
操作结果：产生初始种群，初始化种群中的个体，包括生成个体的染色体值、计算适应度、计算对象值。
Selection（）
初始条件：种群已存在。
操作结果：对当前种群进行交叉操作。
Crossover（）
初始条件：种群已存在。
操作结果：对当前种群进行交叉操作。
Mutation（）
初始条件：种群已存在。
对当前种群进行变异操作。
PerformEvolution（）
初始条件：种群已存在且当前种群不是第一代种群。
操作结果：如果当前种群的最优个体优于上一代的最优本，则将其赋值给bestindi，否则不进行任何操作。
Output（）
初始条件：当前种群是最后一代种群。
操作结果：输出bestindi的表现型以及对象值。
3 遗传算法的缺点及改进
遗传算法有两个明显的缺点：一个原因是出现早熟往往是由于种群中出现了某些超级个体，随着模拟生物演化过程的进行，这些个体的基因物质很快占据种群的统治地位，导致种群中由于缺乏新鲜的基因物质而不能找到全局最优值；另一个主要原因是由于遗传算法中选择及杂交变异等算子的作用，使得一些优秀的基因片段过早丢失，从而限制了搜索范围，使得搜索只能在局部范围内找到最优值，而不能得到满意的全局最优值[3]。为提高遗传算法的搜索效率并保证得到问题的最优解，从以下几个方面对简单遗传算法进行改进。
3.1编码方案
因实数编码方案比二进制编码策略具有精度高、搜索范围大、表达自然直观等优点数学建模论文，并能够克服二进制编码自身特点所带来的不易求解高精度问题、不便于反应所求问题的特定知识等缺陷，所以确定实数编码方案替代SGA中采用二进制编码方案[4]。
3.2 适应度函数
采用基于顺序的适应度函数，基于顺序的适应度函数最大的优点是个体被选择的概率与目标函数的具体值无关，仅与顺序有关[5]。构造方法是先将种群中所有个体按目标函数值的好坏进行排序，设参数β∈(0,1)，基于顺序的适应度函数为：
（1）
3.3 选择交叉和变异
在遗传算法中，交叉概率和变异概率的选取是影响算法行为和性能的关键所在，直接影响算法的收敛性。在SGA中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。在自适应基本遗传算法中，pc和pm按如下公式进行自动调整：
（2）
（3）
式中：fmax为群体中最大的适应度值；fave为每代群体的平均适应度值；f′为待交叉的两个个体中较大的适应度值；f为待变异个体的适应度值；此处，只要设定k1、k2、k3、k4为（0，1）之间的调整系数，Pc及Pm即可进行自适应调整。本文对标准的遗传算法进行了改进，改进后的遗传算法对交叉概率采用与个体无关，变异概率与个体有关。交叉算子主要作用是产生新个体，实现了算法的全局搜索能力。从种群整体进化过程来看，交叉概率应该是一个稳定而逐渐变小，到最后趋于某一稳定值的过程；而从产生新个体的角度来看，所有个体在交叉操作上应该具有同等地位，即相同的概率，从而使GA在搜索空间具有各个方向的均匀性。对公式（2)和（3）进行分析表明，适应度与交叉率和变异率呈简单的线性映射关系。当适应度低于平均适应度时，说明该个体是性能不好的个体数学建模论文，对它就采用较大的交叉率和变异率；如果适应度高于平均适应度，说明该个体性能优良，对它就根据其适应度值取相应的交叉率和变异率龙源期刊。
当个体适应度值越接近最大适应度值时，交叉概率和变异概率就越小；当等于最大适应度值时，交叉概率和变异概率为零。这种调整方法对于群体处于进化的后期比较合适，这是因为在进化后期，群体中每个个体基本上表现出较优的性能，这时不宜对个体进行较大的变化以免破坏了个体的优良性能结构；但是这种基本遗传算法对于演化的初期却不利，使得进化过程略显缓慢[6]。因为在演化初期，群体中较优的个体几乎是处于一种不发生变化的状态，而此时的优良个体却不一定是全局最优的，这很容易导致演化趋向局部最优解。这容易使进化走向局部最优解的可能性增加。同时，由于对每个个体都要分别计算Pc和Pm，会影响程序的执行效率，不利于实现。
对自适应遗传算法进行改进，使群体中具有最大适应度值的个体的交叉概率和变异概率不为零，改进后的交叉概率和变异概率的计算公式如式（4）和（5）所示。这样，经过改进后就相应地提高了群体中性能优良个体的交叉概率和变异概率，使它们不会处于一种停滞不前的状态，从而使得算法能够从局部最优解中跳出来获得全局最优解[7]。
(4)
(5)
其中：fmax为群体中最大的适应度值；fave为每代群体的平均适应度值；f′为待交叉的两个个体中较大的适应度值；f为待变异个体的适应度值；pc1为最大交叉概率；pm1为最大变异概率。
3.4 种群的进化与进化终止条件
将初始种群和产生的子代种群放在一起，形成新的种群，然后计算新的种群各个体的适应度，将适应度排在前面的m个个体保留，将适应度排在后面m个个体淘汰数学建模论文，这样种群便得到了进化[8]。每进化一次计算一下各个个体的目标函数值，当相邻两次进化平均目标函数之差小于等于某一给定精度ε时，即满足如下条件：
(6)
式中，为第t+1次进化后种群的平均目标函数值，为第t次进化后种群的平均目标函数值，此时，可终止进化。
3.5 重要参数的选择
GA的参数主要有群里规模n，交叉、变异概率等。由于这些参数对GA性能影响很大，因此参数设置的研究受到重视。对于交叉、变异概率的选择，传统选择方法是静态人工设置。现在有人提出动态参数设置方法，以减少人工选择参数的困难和盲目性。
4 结束语
遗传算法作为当前研究的热点，已经取得了很大的进展。由于遗传算法的并行性和全局搜索等特点，已在实际中广泛应用。本文针对传统遗传算法的早熟收敛、得到的结果可能为非全局最优收敛解以及在进化后期搜索效率较低等缺点进行了改进，改进后的遗传算法在全局收敛性和收敛速度方面都有了很大的改善，得到了较好的优化结果。
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计算机学术研究论文范文第2篇
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计算机学术研究论文范文第3篇
〔关键词〕网络引文；网络信息；引文分析
〔中图分类号〕G250.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2012）04－0174－04
在Web2.0和科研信息化背景下，网络已经成为人们获取信息与交流的重要平台。OCLC在2005年的一项对包括美国、加拿大和澳大利亚在内的6个国家的3 300名用户的调查发现，84%的用户使用在线搜索引擎查找信息［1］。如今，网络也越来越成为一个巨大的学术信息仓储，是学术交流活动的重要途径［2］。学者在学术活动中开始引用大量的网络信息［3］。Graham和Metaxas发现本科生在完成作业时，会首先选择因特网作为信息来源［4］。
网络引文是指学术论文后面所附的、其来源出处是网络信息的参考文献，实际上是用作引文的网络信息。对网络信息的不同引用行为可以反映不同的学科文化［5］。通过对各个学科网络引文的数量及特征统计分析，可以考察各个学科对网络信息的利用率和对网络信息的利用偏好。
1 各学科网络引文的数量差异
1.1 各学科对网络信息的利用趋势
引文数量可以作为衡量文献学术质量［6］和影响力［7］的标准之一，网络引文也代表了学术作者对网络信息价值的认可［8］。学术研究中对网络信息的引用从20世纪末开始出现，随后不同学科中网络引文的数量呈逐年增加。Harter和Kim对1995年发表的电子期刊的研究发现，1.9%的引文来源于网络信息。Herring 1996年对研究网络搜索引擎的文章的研究中发现2.1%的引文属于网络信息［9］。Yin Zhang在1998年研究了图书情报领域的网络引文，仅约7.5%的文献引用了网络信息，但正在不断增加，网络信息正逐渐成为学者进行研究时重要的参考资源［10］。而通过对1999年和2000年发表的175篇文章的研究，Herring发现约55%的论文引用了网络信息，网络引文占引文总量的16%。宋歌统计了从1997－2005年历年各学科中具有网络引文的论文量和总发文量。含网络引文的论文数量9年间增长了205倍［11］。整体来说，网络引文的数量呈显著性增长，尤其在计算机科学［12］、法学［13］、交叉学科［4］等学科越来越受学者的青睐。
1.2 不同学科对网络信息引用的行为差异
不同学科对网络信息的引用行为不同。从整体上看，应用性学科和交叉学科更倾向于引用网络信息，而古典学科和实验学科对网络信息的利用则微乎其微。社会科学学科比人文科学学科引用更多的网络信息。
各学科中，计算机科学和图书情报学是网络信息利用率最高的两个学科［14－16］，这一点与国内外的研究成果是一致的，尤其计算机科学的网络信息引用量明显多于其他学科。Herring对电子期刊的研究发现计算机科学中引用网络信息的论文比例高达90.5%，图书情报学为82.6%［14］，张翠英等人2002年统计了国内各学科的网络引文，其中计算机科学引用网络信息的引文比例最高，为7.34%［16］。
交叉学科对网络信息的利用率高于各学科对网络信息利用率的平均水平，如图书情报科学、性别研究、生态学和教育技术这几门交叉性学科对网络信息的利用率就比其它学科更高一些［14］。Zhang统计了8种交叉学科期刊的网络引文，超过50%的文献引用了网络信息，并且网络引文占所有引文总量比例的13%［10］。
社会科学学科比基础性学科和人文科学学科利用更多的网络信息。在张翠英2002年对各学科网络引文的统计中，除信息科学以外，政治经济与法律、教育与社会科学对网络信息的利用率最高，分别占总引文量的1.69%和0.92%。其它的理工、文史哲、农业和医药卫生4类学科对网络信息的利用则寥寥无几［16］。宋歌的研究也验证了农业和医药卫生类学术期刊利用网络信息最少［11］。许多学者的研究都表明法学对网络信息的利用率较高。Yang等人利用CSSCI对2006-2007年的中国人文社科学科的网络引文进行了分析，发现图书馆学和档案学的网络引文比例最高，分别为15.44%和10%，而中国文学和历史学科的网络引文比例仅为0.38%和0.省略、.省略、.edu、.gov、.ac、.省略和.net类型网站所占比例分别为43.9%和35.省略、.edu和.gov类型的网站只占很小的比例，分别为2.16%、0.95%和0.34%。不同的域名类型代表不同的网络信息，例如，.edu和.省略类的网站中，除了商业数据库，还包括许多新闻网站和博客站点，因此.省略、.org和.gov，根据Yang等人的研究，三者占网络引文总量的70.省略、.edu和.gov 3种类型的网站数量很少，但三者在网络引文中的比例却很高，分别为20.4%、9.64%和13.省略的网络信息比例仅为5.26%［17］。
各个学科对不同网域信息的利用率不同。根据Yang等人对CSSCI中人文社科类学科网络引文的研究，利用.gov类资源最多的学科是应用经济学（占.gov类网站总量的21.88%）和公共管理科学（20.省略类资源最多的是图书情报学科（25.省略类资源最多的则是新闻学和传播学（9.42%）［17］。应用经济学和公共管理科学之所以大量利用.省略网域资源的引用主要体现在一些重要的国际性组织的信息，这些机构主要包括教育机构、专业团体和一些学者网络。这说明图书情报领域的信息门户、学术资源仓储较为丰富，学者在网络中表现活跃。
3 影响各学科利用网络信息的因素
3.1 学科自身特点与学者认知
各学科利用网络信息的状况存在较大差异，主要是由学科本身的特点和学者对网络信息的认知程度决定的。通常研究领域本身与网络密切相关的学科，学科的网络信息也更丰富，学者们利用网络信息的意识和能力也比其它学术领域的学者强一些。信息科学相关学科与网络有着密切的联系，并且网络上该方面的资源相对丰富，学者倾向于在科研活动中利用更多的网络信息，因此计算机科学和图书情报学对网络信息的利用明显高于其它学科。卿蔚等对心理学研究生学位论文的研究也验证了这一结论，她发现网络信息引用率高的论文，其研究主题都与网络或计算机技术有关，如网络成瘾的心理健康问题、多学科交叉的人机交互问题等［18］。
而从总体上看，应用性学科比注重理论的基础性学科在网上拥有相对较丰富的学科资源，因此经济、教育等社会科学学科比理工、文史哲等学科更多的利用网络信息。而历史、农业等则更依赖于传统的、正式的文献类型［15］。
在研究人员对网络信息的认知方面，自然科学学者倾向于在线获取研究资料［19］，这一结论也适用于社会科学，但对人文学者来说则并非如此［20］。社会科学学科比人文学科的学者认为网络信息对学术研究的作用更大［21］。Kumar和Kaur调查了印度工程学院的1 603名老师和学生，发现工程学院的用户在学术活动中越来越依赖网络信息［22］。Liu的研究发现不同学科的学生在完成作业和论文时，对信息来源有不同的偏好，40.0%的计算机科学的学生会首先利用网络获取信息，社会科学学科学生比例为17.4%［23］。Chen等人通过对人文学科研究生毕业论文的研究，发现人文学科研究生更多的引用纸质出版文献［24］。经常使用网络信息的学者认为对网络信息的利用可以帮助他们提升学术成果的质量，以及提供新的学术灵感。
3.2 网络信息的可获取性
网络信息的可获取性会影响学者对网络信息的认知和利用率。由于网络信息具有动态性，因此网络引文的可获取性会随时间的增长而衰减。Germain 2000年对随机选取的31种学术期刊中的64条网络引文的可获取性进行追溯，发现1年后有26.5%的网络引文不可获取，2年后比例上升至37.5%，3年后高达48.4%［25］。Michael Bugejal和Daniela V.Dimitrova在2005年和2007年发表的文献中指出通讯类期刊的网络引用半衰期为3.17年［26］。
认为网络信息易获取的学者更易于利用网络信息。在Vakkari 2006年的研究中发现感知可获取性比学科特征因素对学者使用网络信息的影响更大［27］。而已有的研究证明，医学学科的网络信息具有最高的可获取性，其次是自然科学、工程学科和社会科学，人文科学的网络信息可获取性最低［21］。
针对网络引文的不可获取性，国内外已经做出了不少努力，如美国的Brewster Kahle和一些技术专家开展的名为Internet Archive的项目，将Internet上的网页存为Snapshot［28］。国内如《图书情报工作》杂志为解决网络参考文献的不可追溯性，建立了“现刊”保存网络引文数据库［29］。这种通过网络储存器来保存网络引文的做法虽然一定程度上改善了网络信息的获取和保存现状，但仅是小范围的尝试，未从根本上解决网络引文不可获取的缺陷。因此这仍是有待突破的领域。
另外，根据已有的研究无法判断学科对网络信息的利用率是否与学科开放获取程度相关。例如，医学是可在线免费获取大部分研究成果的学科，是开放获取运动最早实施的学科之一，但医学类期刊却几乎没有网络引文。但也有学者认为，随着通过严格的开放获取学术交流渠道而建立的各种开放获取仓储的不断丰富，学科对网络信息的利用率会不断提高。
4 结束语
互联网的发展极大的推动了学者查找和利用网络信息的能力。学术文献对网络信息的引用日益增多。因此，对网络引文的分析对网络资源的开发与利用具有重大意义。例如，通过统计网络引文中高被引频次的网络信息以及通过对网络信息的主题特征分析，可以确定学科核心学术网络信息。通过被引网站的域名分析可以判断区域之间的合作与交流程度［30］。对网络信息的同被引现象还可用于学术科研群体的挖掘。对网络引文应用的不断扩展与深度挖掘，必将对各学科学者更好的利用网络信息起到重要的指导作用。
目前的研究大都选取特定的某一学科和较小的样本量进行研究，因此还缺乏对各学科网络信息利用率的全面性、权威性的研究成果，对各学科对网络信息利用的特征揭示也不深入。受研究的样本量所限，有的研究甚至得出了相悖的结论，如Liu在研究不同学科用户对网络信息来源的偏好时，认为首选网络获取信息的图情领域学生比例仅为9.5%，远远低于社会科学学生的平均比例17.4%［23］。又如David研究认为网络引文很受医学领域学者的青睐，这也与医学领域网络信息利用的现状相悖［31］。因此，对各个学科对网络信息的利用进行大范围、长时间跨度的实证研究是接下来学者需要努力的方向。
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计算机学术研究论文范文第4篇
英文名称：Journal of Shandong Jianzhu University
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计算机学术研究论文范文第5篇
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