导读:本文包含了适值函数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:同址,互调,遗传算法,适值函数
适值函数论文文献综述
杨栋,杨霄鹏,陈强[1]（2012）在《基于新适值函数的互调干扰抑制优化算法》一文中研究指出多部电台同址同时工作会产生大量的互调信号,影响系统的正常工作。针对该问题,提出一种互调干扰抑制优化算法。使用遗传算法构建新的适值函数,对同址通信系统进行频率优化配置以抑制互调干扰。比较不同的适值函数,仿真结果表明,采用互调信号与工作频率的最小距离作为适值函数,可以快速实施频率配置优化,实现干扰抑制,避免互调信号对系统的影响。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年10期）
张苗[2]（2008）在《进化测试中嵌套If-Else和函数调用结构的适值函数设计》一文中研究指出进化测试是近年来兴起的非常重要的一种自动化测试数据生成技术。进化测试的主要思想是将测试数据的生成问题转化成为进化搜索问题,从而实现测试的自动化。进化测试利用进化算法的全局搜索能力,在具有导向性的适值函数的引导下,能够快速高效的自动生成测试数据。适值函数是进化测试中非常重要的一个方面。一个设计良好的适值函数能够为进化搜索提供更好更准确的导向,从而提高进化搜索的效率。因此适值函数一直是进化测试领域的研究热点。许多设计良好的适值函数被应用到进化搜索中。但是对于嵌套if-else结构,由于其特殊的多层嵌套结构,当测试数据在某一层中偏离了目标分支时,嵌套在该层内的其它分支将不再执行而在此时直接计算适值。这种情况导致测试数据在内层未执行的分支上的满足程度信息的丢失。造成了对测试数据的不公平评价。针对这个问题,本文借鉴可测变换的思想,提出分支乐观度的概念。通过分支乐观度来计算测试数据在未执行的分支上的累积分支距离。通过将规格化后的分支乐观度加入到原有的适值函数中,一种针对嵌套if-else结构的适值函数被成功提出。当测试目标的执行涉及到函数调用结构时,现有的适值函数就不再适用。这是由于,现有的适值函数的静态分析仅仅针对测试目标所在的函数内部,而没有考虑测试目标对函数调用的依赖。针对这种涉及函数调用的测试目标,本文通过对函数调用的静态分析,突出在函数调用链上的关键分支认定方法,提出了函数逼近度的概念。函数逼近度用来衡量测试数据在函数调用依赖链上对测试目标的满足程度。最终,本文为涉及函数调用的测试目标提出了一种新的适值函数。通过实验检验证明,本文针对嵌套If-Else结构和函数调用结构提出的两种适值函数都能够更有效的引导进化搜索,提高搜索效率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-01-01）
胡国四,韩生廉[3]（1999）在《遗传算法适值函数定义方法的研究》一文中研究指出在分析常规遗传算法缺陷的基础上，指出了遗传算法中适值函数定义方法对遗传计算过程的影响很大，并通过构造一种新的适值函数定义方法——适值比值自调整适值函数在一定程度上解决了此问题。仿真实例证明了该方法的有效性(本文来源于《控制与决策》期刊1999年06期）
适值函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
进化测试是近年来兴起的非常重要的一种自动化测试数据生成技术。进化测试的主要思想是将测试数据的生成问题转化成为进化搜索问题,从而实现测试的自动化。进化测试利用进化算法的全局搜索能力,在具有导向性的适值函数的引导下,能够快速高效的自动生成测试数据。适值函数是进化测试中非常重要的一个方面。一个设计良好的适值函数能够为进化搜索提供更好更准确的导向,从而提高进化搜索的效率。因此适值函数一直是进化测试领域的研究热点。许多设计良好的适值函数被应用到进化搜索中。但是对于嵌套if-else结构,由于其特殊的多层嵌套结构,当测试数据在某一层中偏离了目标分支时,嵌套在该层内的其它分支将不再执行而在此时直接计算适值。这种情况导致测试数据在内层未执行的分支上的满足程度信息的丢失。造成了对测试数据的不公平评价。针对这个问题,本文借鉴可测变换的思想,提出分支乐观度的概念。通过分支乐观度来计算测试数据在未执行的分支上的累积分支距离。通过将规格化后的分支乐观度加入到原有的适值函数中,一种针对嵌套if-else结构的适值函数被成功提出。当测试目标的执行涉及到函数调用结构时,现有的适值函数就不再适用。这是由于,现有的适值函数的静态分析仅仅针对测试目标所在的函数内部,而没有考虑测试目标对函数调用的依赖。针对这种涉及函数调用的测试目标,本文通过对函数调用的静态分析,突出在函数调用链上的关键分支认定方法,提出了函数逼近度的概念。函数逼近度用来衡量测试数据在函数调用依赖链上对测试目标的满足程度。最终,本文为涉及函数调用的测试目标提出了一种新的适值函数。通过实验检验证明,本文针对嵌套If-Else结构和函数调用结构提出的两种适值函数都能够更有效的引导进化搜索,提高搜索效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
适值函数论文参考文献
[1].杨栋,杨霄鹏,陈强.基于新适值函数的互调干扰抑制优化算法[J].计算机工程.2012
[2].张苗.进化测试中嵌套If-Else和函数调用结构的适值函数设计[D].西安电子科技大学.2008
[3].胡国四,韩生廉.遗传算法适值函数定义方法的研究[J].控制与决策.1999