遗传算法的研究与应用

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遗传算法的研究与应用

作者：罗江英

来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第14期

摘要：遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优程序，遗传算法本身固有的并行处理性和开放性，使得它在优化识别的效率非常之高，而且受到越来越广泛的研究。然而，遗传算法自身也有一些缺点。论文研究了遗传算法的起源，发展，原理及自身的缺点。以便对这种算法深入了解，灵活应用，以及做进一步的研究开发。 关键词：遗传算法；发展；原理；缺陷

中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)14-20917-02 1 引言

近年来，遗传算法以其高效实用的特点迎来了兴盛发展的时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是在应用研究方面，众多的研究者在组合优化、模式分类、预测控制等领域都取得了丰硕的成果。对于大自然生物演化的行为准则，达尔文给出了“物竞天择，适者生存”的有力概括，这一学说也成为人们向大自然学习的一个依据。

2 国内外研究现状

遗传算法研究的兴起是在80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯至60年代初期。早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。如raser的模拟研究，他提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想。Holland和DeJong的创造性研究成果改变了早期遗传算法研究的无目标性和理论指导的缺乏。其中，Holland于1975年出版的著作《自然系统和人工系统的适配》系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论。它使用群体搜索技术，通过对目标群体实施选择、交叉、变异等一系列遗传操作，从而产生新一代的群体，并使群体进化包含或接近最优的状态。