1. 毕业设计（论文）的内容和要求

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，是通过随机进行的且有组织的实现信息交换从而重新组合出适应性条件更好的新的串的群体。遗传算法在很多学科领域都有着广泛的应用，而简单遗传算法的编码全面问题上，不能更好的去进行优化约束问题，它的抗欺骗性能的能力较弱，精度不准确的计算，早熟收敛也更轻易，在局部的搜索能力也较弱。

本毕业设计要求学生针对基本遗传算法（SGA）搜索精度不高且有着较弱的抗欺骗能力，结合自然界老化的概念，提出一种受年龄启发的改进遗传算法（MGA），将改进的遗传算法应用到燃料电池模型的参数估计上，验证算法的抗欺骗能力。

2. 参考文献

[1] 曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[d].合肥：安徽大学硕士学位论文，2010.

[2] 陶吉利.rna遗传算法及应用研究[d].杭州：浙江大学博士学位论文. 2008.

[3] 严宋寅,彭德高,等.芳香性概念的新发展[j]. 大学化学,2007, 3:67-66.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2017.1.1~2017.1.13 课题文献资料查阅，根据学院要求时间节点完成开题报告及答辩。

2017.2.15~2017.3.15 完成毕业整体内容框架的搭建及必要的平台建设。

2017.3.16~2017.4.15 完成毕业设计核心程序的调试及结果的保存为毕业论文准备素材。