毕业设计（论文）开题报告
学院：计算机与信息工程学院
2015年3月23日（学生填表）
课题名称
遗传算法在玻璃原料配送中的应用
学生姓名
计算机科学专业班级与技术课题类型
软件工程
指导教师
职称
高工
课题来源
工程
1综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义11国内外研究动态
遗传算法Ge
eticAlgorithms，简称GA是人工智能的一个重要分支，它是基于Darwi
的进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科，是生命科学与工程科学互相交叉、互相渗透的产物21。遗传算法由美国J．H．Holla
d博士1975年提出，随后经过多年的发展，取得了丰硕的应用成果和理论研究的进展。从1985年在美国卡耐基一梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议到1997年，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法本质上是一种求解问题的高度并行性全局搜索算法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题种类有很强的鲁棒性，因此能够广泛应用于很多学科。目前，遗传算法已在函数优化、组合优化、生产调度问题、自动控制、机器人智能控制、图像处理、模式识别、人工智能、遗传程序设计和机器学习等领域投入应用并取得了一定的成果。
旅行商问题Traveli
gSalesma
Problem，简记TSP是组合数学中一个古老而又困难的问题，也是一个典型的组合优化问题，现已归入NP完备问题类。TSP问题的历史可以分成以下几个阶段：18001900年，首次描述TSP；1920．1950年；开始意识到TSP是“难