学术堂整理了十五个好写的论文题目，供大家进行选择：1、一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法2、基于终端属性的矿下机会网络分组转发协议3、基于量子蚁群算法的片上网络映射研究4、尺度变换复双树小波网络隐藏信道深度检测5、面向多类不均衡网络流量的特征选择方法6、基于社会组的高投递率机会网络路由协议7、基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究8、带可移动存储设备的P2G网络病毒传播模型9、互联网空间下的城市网络格局及结构研究10、负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议11、一种基于分层云对等网络的多属性云资源区间查找算法12、NDN网络中内容源移动的路由更新优化方法13、基于网格覆盖的社交网络位置数据的保护方法14、信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响15、一种支持多维区间查询的云对等网络索引架构
当然是楼主擅长的，感兴趣的领域好写。还要看楼主专业是什么方向的，朝专业的方向靠就可以了。写论文很容易碰到各种各样的问题碰到具体的问题时，还需要按照实际情况来解决具体问题，或者可以多和有这方面经验的老师交流，可以少走许多弯路，也可以让论文更顺利地通过。天猫有一家专门服务论文写作的店铺，楼主可以搜索“博望服务专营店”试试哦，祝楼主论文早日通过~
一个程序的核心在于算法。比如说打开一个软件和运行一个软件的速度在计算机硬件性能相同情况下，软件的算法起到了几近决定性作用，所有的计算机软件和硬件的编程都是需要算法的，就算一个hello world程序虽然我们编时候没有用到算法但是在编译他和运行再屏幕显示的时候就是算法了。算法是计算机乃至自然界的核心，如果知道人脑的算法，就可以制造出人工智能的软件。算法太多，也就不全部列举出来了，具体的还有用法，你自己看下书或去网上找下，都应该可以找到的：比如：贪心算法，蚁群算法，遗传算法，进化算法，基于文化的遗传算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌随机算法，序贯数论算法，粒子群算法，模拟退火算法等等。
比较而言，第一个简单
因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。
写贪心算法和贪婪算法的毕业论文并不难，但是需要有一定的数学基础。首先，应该充分了解相关的概念和原理；其次，要仔细阅读相关文献；最后，要对这些理论进行有效的分析、思考和归纳。此外，在写作中也应当注意逻辑性、可读性以及条理性。因此，如果能够正确地理解并应用相关理论与方法，写一篇优异的毕业论文就不是问题了。
如果计算机硬件的,好写,如果是开发的,弄个程序学校就不会为难你了,应该说还是好写的,至少我们班都过了
因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。
据学术堂了解，计算机毕业论文写作很简单，一篇计算机毕业论文是由八个部分组成，只要掌握了各个部分的写作方法，那么你就会觉得计算机毕业论文一点也不难。一、前言部分前言部分也常用“引论”、“概论”、“问题背景”等做标题，在这部分中，主要介绍论文的选题。首先要阐明选题的背景和选题的意义。选题需强调实际背景，说明在计算机研究中或部门信息化建设、企业管理现代化等工作中引发该问题的原因，问题出现的环境和条件，解决该问题后能起什么作用。结合问题背景的阐述，要使读者感受到此选题确有实用价值和学术价值，因而有研究和开发的必要性。前言部分常起到画龙点睛的作用。选题实际又有新意，表明作者的研究方向正确，设计开发工作有价值。对一篇论文来说，前言写好了，就会吸引读者，使他们对作者的选题感兴趣，愿意进一步了解作者的工作成果。二、综述部分任何一个课题的研究或开发都是有学科基础或技术基础的。综述部分主要阐述选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向，特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评论，说明自己的选题是符合当前的研究方向并有所进展，或采用了当前的最新技术并有所改进，目的是使读者进一步了解选题的意义。综述部分能反映出毕业设计学生多方面的能力。首先是结合课题任务独立查阅中外文献资料的能力，通过查阅文献资料，收集各种信息，了解同行的研究水平，在工作和论文中有效地运用文献，这不仅能避免简单的重复研究，而且也能使论文工作有一个高起点。其次，还能反映出综合分析的能力。从大量的文献中找到可以借鉴和参考的信息，这不仅要有一定的专业知识水平，还要有一定的综合能力。对同行研究成果是否能抓住要点，优缺点的评述是否符合实际，恰到好处，这和一个人的分析理解能力是有关的。值得注意的是，要做好一篇毕业论文，必须阅读一定量（2~3篇）的近期外文资料，这不仅反映自己的外文阅读能力，而且有助于体现论文的先进性。三、方案论证在明确了所要解决的问题和课题综述后，很自然地就要提出自己解决问题的思路和方案。在写作方法上，一是要通过比较，显示自己方案的价值，二是让读者了解方案的独到之处或有创新点的思路、算法和关键技术。在与文献资料中的方案进行比较时，首先要阐述自己的设计方案，说明为什么要选择或设计这样的方案，前面评述的优点在此方案中如何体现，不足之处又是如何得到了克服，最后完成的工作能达到什么性能水平，有什么创新之处（或有新意）。如果自己的题目是总方案的一部分，一定要明确说明自己承担的部分，以及对整个任务的贡献。四、论文主体在这部分中，要将整个研究开发工作的内容，包括理论分析、总体设计、模块划分、实现方法等进行详细的论述。论文主体部分要占4/5左右。主体部分的写法，视选题的不同可以多样，研究型论文和应用开发型论文的写法就有明显的不同。研究型的论文，主体部分一般应包括：理论基础，数学模型，算法推导，形式化描述，求解方法，软硬件系统的实现及调试，测试数据的分析及结论。 要强调的是，研究型论文绝不是从推理到推理的空洞文章。研究型论文也应有实际背景，也应有到企业和实际部门调研的过程，并在实际调查研究中获取信息，发现问题，收集数据和资料。在研究分析的基础上，提出解决实际问题的、富有创建性的结论。应用开发型的论文，主体部分应包括：总体设计，模块划分，算法描述，编程模型，数据结构，实现技术，实例测试及性能分析。以上内容根据任务所处的阶段不同，可以有所侧重。在整个任务初期的论文，可侧重于研究与设计，在任务后期的论文可侧重于实现与应用。但作为一篇完整的论文应让读者从课题的原理设计，问题的解决方法，关键技术以及性能测试都有全面的了解，以便能准确地评判论文的质量。论文主体部分的内容一般要分成几个章节来描述。在写作上，除了用文字描述外，还要善于利用各种原理图、流程图、表格、曲线等来说明问题，一篇条理清晰，图文并茂的论文才是一篇好的论文。五、测试及性能分析对理工专业的毕业设计论文，测试数据是性能评价的基础，必须真实可靠。通过测试数据，论文工作的成效可一目了然。根据课题的要求，可以在实验室环境下测试，也可以在工作现场测试。在论文中，要将测试时的环境和条件列出，因为任何测试数据都与测试环境和条件相关，不说明测试条件的数据是不可比的，因此也是无意义的。测试一般包括功能测试和性能测试。功能测试是将课题完成的计算机软硬件系统（子系统）或应用系统所要求达到的功能逐一进行测试。性能测试一般是在系统（子系统）的运行状态下，记录实例运行的数据，然后，归纳和计算这些数据，以此来分析系统运行的性能。测试实例可以自己设计编写，也可以选择学科领域内公认的、有一定权威性的测试实例或测试集。原则是通过所选择（设计）的实例的运行，既能准确反映系统运行的功能和性能，与同类系统又有可比性。只有这样，论文最后为自己工作所做的结论才有说服力。六、结束语这一节篇幅不大，首先对整个论文工作做一个简单小结，然后将自己在研究开发工作中所做的贡献，或独立研究的成果列举出来，再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用“首次提出”、“重大突破”、“重要价值”等自我评语时要慎重。七、后记在后记中，主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此，仍要实事求是，过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用“致谢”做标题。八、参考文献中外文的参考文献应按照规范列举在论文最后。这一部分的编写反映作者的学术作风。编写参考文献要注意：（1）要严格按照规范编写，特别是外文文献，不要漏写、错写；（2）论文内容和参考文献要前后对应，正文中凡引用参考文献的地方应加注；（3）列出的文献资料应与论文课题相关，无关的文献只会使读者感到作者的研究目标很分散；（4）选择的参考文献应主要是近期的。
写毕业论文当然很难每一个课题，都需要你不停的反复推敲，还需要进行实地调研，了解他的现状，知道他问题存在的原因如何去下手，我们怎么样去改观，重点还需要文字的组合，毕竟论文是我们四年，甚至一五年所有知识的一个汇总，他是一个学科。
浅谈信息管理与知识管理摘要：通过信息管理、知识管理概念的比较分析，论述了知识管理与信息管理的区别与联系，阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论：知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果，知识管理是信息科学发展中新的增长点。关键词：信息管理；知识管理；比较研究l信息管理与知识管理的概念1．1信息管理的概念。‘信息管理’，这个术语自20世纪70年代在国外提出以来，使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念，国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法，但人们公认的信息管理概念可以总结如下：信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素：人员、技术、信息；又体现了信息管理的两个方面：信息资源和信息活动；反映了管理活动的基本特征：计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅，发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义：信息内容管理，信息媒体管理，计算机信息管理，管理信息系统，信息产业或行业的队伍管理。l．2知识管理的概念。关于知识管理的定义，在国内外众{5{纷纭。在国外，奎达斯认为，知识管程，以满足现在或将来出现的各种需要，确定和探索现有和获得的知识资产，开发新的机会。巴斯认为，知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔�6�1奥利里认为，就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的过程。马斯认为，知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程，目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔�6�1费拉保罗认为，知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，实现知识共享则是知识管理的目标。在国内，乌家培教授认为，知识管理是信息管理发展的新阶层，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智能进行创新，以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为，知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。2信息管理与知识管理的联系信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础，因为共享信息是其关键因素之一，因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。首先，知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶，知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代，知识已成为一种基本的生产资料，但知识的创新离不开信息，而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生，由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中，不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用，通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件，为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此，知识管理与信息管理是相互依存的。其次，知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面：一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主，而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求，而是对用户的需求系统分析，向用户提供全面、完善的解决方案，帮助用户选择有用的文献，提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理，而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中，人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源，又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播，这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式，它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合，使知识管理成为知识创新的核心能力。第三，知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息，并使信息为组织设定的目标服务，那么知识管理则使信息转化为知识，并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理，进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段，它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来，在人际交流的互动过程中，通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享，运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势。3信息管理与知识管理的比较研究信息管理与知识管理的主要区别：3．1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素，而知识管理除信息技术和信息资源之外，还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源，促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化，实现知识创新。3．2从管理对象看，信息管理着重显性知识(信息资源)的管理，而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理，形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括，把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源，实现知识发现、知识创造和知识利用。信息管理强调信息的加工、保存和服务；知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用，把显性知识看作管理的唯一对象，忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台，机械的方式变为动态的知识创新活动，从而把信息管理提高到—个更高的层次。4信息管理向知识管理的转化知识管理是信息管理过程中的产物，也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说，知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的，是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物，代表了信息管理的发展方向。从信息管理到知识管理，大致经历了三个阶段：2O世纪40年代及40年代以前，被称为文献信息的管理阶段，也被称为传统的手工方式的信息管理阶段；20世纪50年代至80年代初，由于信息总量的迅速增加，信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视，信息系统和办公自动化系统被广泛应用，这是信息技术管理阶段；20世纪8O年代至90年代中期，以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期，被称为信息资源管理阶段。自1995年以来，在现代怠息技术与网络技术的作用下，进入了知识管理阶段，即信息管理的综合集成阶段，它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象，也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势，是信息科学发展中新的增长点，是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理，推进信息化建设，标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。
因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。
应该说本科阶段的论文是比较好写的，因为本科阶段的论文他只要求你，把，你需要说的事情写清楚，如果是理工科了，需要你把你的实验数据，写清楚，把你的实验步骤实验内容以及，残余的一些科研项目写好，他对原理的要求可能不会特别高，因此，本科阶段对理工类的论文要求，不相研究生阶段要求那么高，况且，本科阶段，能够写的论文，从盟主程度上讲应该是属于论文，比较初级的阶段。所以我觉得，本科阶段的论文是很好写的，当然好协议不好写，对某一个人来说他是有不同的，表达方式，有的人可能觉得想起来不费力有的人可能觉得写起来很费力，跟个人有关系。最后，对毕业论文，不要紧张，别人能做的也能做到，你需要做的就是如何集中自己的精力和精神，把事情办好，要相信自己经过四年本科的学习完全可以写好自己的论文。
据学术堂了解，计算机毕业论文写作很简单，一篇计算机毕业论文是由八个部分组成，只要掌握了各个部分的写作方法，那么你就会觉得计算机毕业论文一点也不难。一、前言部分前言部分也常用“引论”、“概论”、“问题背景”等做标题，在这部分中，主要介绍论文的选题。首先要阐明选题的背景和选题的意义。选题需强调实际背景，说明在计算机研究中或部门信息化建设、企业管理现代化等工作中引发该问题的原因，问题出现的环境和条件，解决该问题后能起什么作用。结合问题背景的阐述，要使读者感受到此选题确有实用价值和学术价值，因而有研究和开发的必要性。前言部分常起到画龙点睛的作用。选题实际又有新意，表明作者的研究方向正确，设计开发工作有价值。对一篇论文来说，前言写好了，就会吸引读者，使他们对作者的选题感兴趣，愿意进一步了解作者的工作成果。二、综述部分任何一个课题的研究或开发都是有学科基础或技术基础的。综述部分主要阐述选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向，特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评论，说明自己的选题是符合当前的研究方向并有所进展，或采用了当前的最新技术并有所改进，目的是使读者进一步了解选题的意义。综述部分能反映出毕业设计学生多方面的能力。首先是结合课题任务独立查阅中外文献资料的能力，通过查阅文献资料，收集各种信息，了解同行的研究水平，在工作和论文中有效地运用文献，这不仅能避免简单的重复研究，而且也能使论文工作有一个高起点。其次，还能反映出综合分析的能力。从大量的文献中找到可以借鉴和参考的信息，这不仅要有一定的专业知识水平，还要有一定的综合能力。对同行研究成果是否能抓住要点，优缺点的评述是否符合实际，恰到好处，这和一个人的分析理解能力是有关的。值得注意的是，要做好一篇毕业论文，必须阅读一定量（2~3篇）的近期外文资料，这不仅反映自己的外文阅读能力，而且有助于体现论文的先进性。三、方案论证在明确了所要解决的问题和课题综述后，很自然地就要提出自己解决问题的思路和方案。在写作方法上，一是要通过比较，显示自己方案的价值，二是让读者了解方案的独到之处或有创新点的思路、算法和关键技术。在与文献资料中的方案进行比较时，首先要阐述自己的设计方案，说明为什么要选择或设计这样的方案，前面评述的优点在此方案中如何体现，不足之处又是如何得到了克服，最后完成的工作能达到什么性能水平，有什么创新之处（或有新意）。如果自己的题目是总方案的一部分，一定要明确说明自己承担的部分，以及对整个任务的贡献。四、论文主体在这部分中，要将整个研究开发工作的内容，包括理论分析、总体设计、模块划分、实现方法等进行详细的论述。论文主体部分要占4/5左右。主体部分的写法，视选题的不同可以多样，研究型论文和应用开发型论文的写法就有明显的不同。研究型的论文，主体部分一般应包括：理论基础，数学模型，算法推导，形式化描述，求解方法，软硬件系统的实现及调试，测试数据的分析及结论。 要强调的是，研究型论文绝不是从推理到推理的空洞文章。研究型论文也应有实际背景，也应有到企业和实际部门调研的过程，并在实际调查研究中获取信息，发现问题，收集数据和资料。在研究分析的基础上，提出解决实际问题的、富有创建性的结论。应用开发型的论文，主体部分应包括：总体设计，模块划分，算法描述，编程模型，数据结构，实现技术，实例测试及性能分析。以上内容根据任务所处的阶段不同，可以有所侧重。在整个任务初期的论文，可侧重于研究与设计，在任务后期的论文可侧重于实现与应用。但作为一篇完整的论文应让读者从课题的原理设计，问题的解决方法，关键技术以及性能测试都有全面的了解，以便能准确地评判论文的质量。论文主体部分的内容一般要分成几个章节来描述。在写作上，除了用文字描述外，还要善于利用各种原理图、流程图、表格、曲线等来说明问题，一篇条理清晰，图文并茂的论文才是一篇好的论文。五、测试及性能分析对理工专业的毕业设计论文，测试数据是性能评价的基础，必须真实可靠。通过测试数据，论文工作的成效可一目了然。根据课题的要求，可以在实验室环境下测试，也可以在工作现场测试。在论文中，要将测试时的环境和条件列出，因为任何测试数据都与测试环境和条件相关，不说明测试条件的数据是不可比的，因此也是无意义的。测试一般包括功能测试和性能测试。功能测试是将课题完成的计算机软硬件系统（子系统）或应用系统所要求达到的功能逐一进行测试。性能测试一般是在系统（子系统）的运行状态下，记录实例运行的数据，然后，归纳和计算这些数据，以此来分析系统运行的性能。测试实例可以自己设计编写，也可以选择学科领域内公认的、有一定权威性的测试实例或测试集。原则是通过所选择（设计）的实例的运行，既能准确反映系统运行的功能和性能，与同类系统又有可比性。只有这样，论文最后为自己工作所做的结论才有说服力。六、结束语这一节篇幅不大，首先对整个论文工作做一个简单小结，然后将自己在研究开发工作中所做的贡献，或独立研究的成果列举出来，再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用“首次提出”、“重大突破”、“重要价值”等自我评语时要慎重。七、后记在后记中，主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此，仍要实事求是，过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用“致谢”做标题。八、参考文献中外文的参考文献应按照规范列举在论文最后。这一部分的编写反映作者的学术作风。编写参考文献要注意：（1）要严格按照规范编写，特别是外文文献，不要漏写、错写；（2）论文内容和参考文献要前后对应，正文中凡引用参考文献的地方应加注；（3）列出的文献资料应与论文课题相关，无关的文献只会使读者感到作者的研究目标很分散；（4）选择的参考文献应主要是近期的。
写贪心算法和贪婪算法的毕业论文并不难，但是需要有一定的数学基础。首先，应该充分了解相关的概念和原理；其次，要仔细阅读相关文献；最后，要对这些理论进行有效的分析、思考和归纳。此外，在写作中也应当注意逻辑性、可读性以及条理性。因此，如果能够正确地理解并应用相关理论与方法，写一篇优异的毕业论文就不是问题了。
进化算法包括遗传算法、遗传规划、进化规划和进化策略等等。进化算法的基本框架还是简单遗传算法所描述的框架，但在进化的方式上有较大的差异，选择、交叉、变异、种群控制等有很多变化，进化算法的大致框图可描述如右图所示：同遗传算法一样，进化算法的收敛性也有一些结果，文献证明了在保存最优个体时通用的进化计算是收敛的，但进化算法的很多结果是从遗传算法推过去的。遗传算法对交叉操作要看重一些，认为变异操作是算法的辅助操作；而进化规划和进化策略认为在一般意义上说交叉并不优于变异，甚至可以不要交叉操作。
Barricelli, Nils Aall (1957). "Symbiogenetic evolution processes realized by artificial methods". Methodos: 143–182.这篇文章是我能找到的最早介绍遗传算法的文献。首先是遗传算法本身不难，但是计算过程极其繁琐。遗传算法本身需要用过随机手段或者通过特定的种群算法得到一批次的种群，这个种群的数量越大，进化的速度就越快。生物进化过程中，变异(mutation)是最为重要的一个过程。在一个大的种群基础上，出现的变异绝对数量就会比小种群高出很多。这样就会有更大的概率值把这种变化延续下去。但是这里面出现一个矛盾，手算，如果你有10个个体作为一个种群，如果两个个体通过杂交生成两个新的个体，那么这个计算量你可以大概估算一下，C10-2，这个组合不是个小数目。这个决定了你手算不可能有很高的效率。第二点，种群的进化过程中，一代一代的延续把其中的优秀特性保存下来，这个在遗传算法上的体现就是你的误差值越来越小。但是这个需要一代一代的计算。如果你的种群总数量是10，也就是这个族群始终保持10个个体的数量。那么得到的结果就是，如果你要计算100代，那么就是C10-2*100。这个计算量就非常可观了。我刚刚用的两个例子，种群总人口数10，进化100代，实际上在遗传算法中基本上不存在这么简单的情况。举一个例子，如果你想找到一个开口向上的抛物线的顶点，只用10个人口，需要50几代才能计算出来。从这个角度讲，手算本身就已经很不现实了。这篇1957年的论文，都没有使用手算的方法。其中，如果你仔细想一下为什么遗传算法在最近几年才开始流行，而在之前始终作为一种先进的算法但是没有得到很大的发展，就是因为计算机技术的限制。计算机技术的普及，和程序员数量的增加，才最终推动这种算法从理论走的现实中来。这种纯粹的体力劳动，人工进行运算的时代已经结束了。希望你能明白这一点。就好像在集成电路告诉发展的今天，你依然希望通过机械式计算机完成气象系统预测一样，不现实。。。也没人能这样做。
这样吧，你把邮箱给我，我给你个ppt十分详细哦，