遗 传 算 法 详 解 ( 含 M A T L A B 代 码 )
遗传算法遗传算法
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
26
（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
27
10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面：
1
（1）遗传：这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交 给子代，子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征，物种才能稳定存在。
18
（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
10
2024年沪科版高三生物下册月考试卷750
2024年沪科版高三生物下册月考试卷750考试试卷考试范围：全部知识点；考试时间：120分钟学校：______ 姓名：______ 班级：______ 考号：______总分栏题号一二三四五六总分得分评卷人得分一、选择题(共5题，共10分)1、下列不属于生命系统结构层次的一项是（）A. 池塘中的全部鱼B. 一个心脏C. 免疫细胞产生的抗体D. 一个变形虫2、血红蛋白是由574个氨基酸构成的蛋白质，含4条多肽链，那么在形成肽链过程中形成的肽键数目为（）A. 573B. 574C. 578D. 5703、匈牙利学者帕尔在1914～1918年间进行植物生长的实验研究时，曾在黑暗条件下，将切下的燕麦胚芽鞘顶部移到切口的一侧，胚芽鞘会向另一侧弯曲生长（如图），这个实验主要证实（）A. 顶端产生某种“影响物”B. 合成“影响物”不需要光C. “影响物”具有促进胚芽鞘生长效应D. 使背光一侧“影响物”分布多4、如图是生态系统的能量流动图解；对此图解的理解错误的是（）A. 图中方框的大小可表示该营养级生物所具有的能量多少B. 该图中C所具有的能量为B的10%C. 该图中的A表示流经该生态系统的总能量D. 图中A具有的能量是D的能量之和5、下图表示人体神经元模式图，据图分析以下正确的是A. ④中的物质释放到⑤处的运输方式是主动运输，能量主要由结构①提供B. 若刺激A点，电流表发生两次偏转，如将电流表的右极接至③处，刺激A点，则电流表也发生两次偏转C. 刺激A点，A处的膜电位变为外正内负D. 刺激A点，兴奋从A点传至③处的信号变化为化学信号→电信号评卷人得分二、双选题(共6题，共12分)6、下列对有关图形所表达的生物学含义的叙述正确的是A．图甲可以表示将肠淀粉酶溶液的pH由1.8调高至12的过程中该酶催化活性的变化B．图乙表示某二倍体生物的有丝分裂，该细胞中没有同源染色体，有两个染色体组C．图丙表示效应T细胞发挥细胞免疫作用D．将幼小植株在适宜条件下横放,一段时间以后出现了丁图所示的生长现象,这与不同器官对生长素的敏感程度不同有关7、甲、乙两种单基因遗传病分别由基因A、a和D、d控制，图一为两种病的家系图，图二为Ⅱ10体细胞中两对同源染色体上相关基因定位示意图。
基于Hausdorff距离的SAR图像匹配方法
够实 现全局 并行搜 索 ， 具有 简单 、 速 等特点 。将其 快 应 用 到 上述 图像 匹配 方 法 中能 有 效 提 高 匹 配 的 速 度， 减少计 算 的次数 。 了能把上 述 问题抽象 成遗 传 为 算法 能够 理解 的问题 ， 主要 需要 解决 个体编码 、 应 适
度 函数构 造两个 问题 。
Ｈａ ｓｏｆ 距 离 匹配 算 法 鲁 棒 性 有 所 改 进 。 ｕｄ ｒ ｆ
关 键 词 ： ｕｄ ｒ 距 离 ， 成 孔 径 雷 达 ， 像 匹 配 ， 度 方 向 Ｈａ ｓｏｆ ｆ 合 图 梯
中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ａ ＡＲ ｍ ａ ｅ Ｍ ａ ｃ ｉ Ｓ Ｉ ｇ ｔ ｈ ｎｇ Ａｐｐ ｏ ｃ ｓ ｄ ｏ ａ ｓ ｒ ｆ Ｄｉ ｔ ｎｃ ｒ ａ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｈ ｕ ｄｏ ｆ ｓ ａ ｅ
关 系 的过 程 ， 是 Ｓ 它 ＡＲ 图像 处 理 中 的重 要 环 节 ， 在 地 图匹 配制 导 、 行导 航 、 飞 对地攻 击 武器投 放 等方 面 有着 广 阔 的应 用 前景 。 为 此 国 内外 学 者 在 Ｓ Ｒ 图像 匹配 的方 面 展 开 Ａ
Ｈａ ｓ ｏｆ 距 离表 示 了点集 和 Ｂ 的最不 相似 ｕ ｄ ｒｆ 程 度 ， 这 种度 量 方 法并 不 需 要建 立点 与 点 的对 应 且
其 中， ＝ Ｅ Ｈ ｆｘＮｂ ， ≤ｆ １ ｄ （）ｆ ］ Ｏ ≤ ， ６ （表示 将 Ｂ 中 ） 所有 点 到 Ａ 的距离 ｄ （ ） 小 到大排序 后 的第 ｉ ６从 个 值 。可见 Ｌ Ｓ Ｈ Ｔ — Ｄ是 在剔 除大 的距 离值后 ， 再对 其 余 的距离值 求平均 ， 因而具有更 好 的鲁 棒性 。 文 献 Ｅ ］ 出 了 一 种 融 合 点 集 重 合 数 的 ４提
遗传算法
j=0 选择两个交叉个体 执行交叉 将交叉后的两个新个体 添入新群体中 j = j+2
将复制的个体添入 新群体中
j = j+1
N
j = M? Y
N
j = pc· M? Y
Gen=Gen+1
N
j = pm· M? L· Y
遗传算法应用举例 ——在函数优化中的应用
[例] Rosenbrock函数的全局最大值计算。
bi 2i1 )
i 1
U max U min 2 1
0.3 70352 (12.1 3) /(218 1) 1.052426
二）个体适应度评价
如前所述，要求所有个体的适应度必须为正数或零，不能是负数。
(1) 当优化目标是求函数最大值，并且目标函数总取正值时，可以直接设定
max s.t. 如图所示： 该函数有两个局部极大点， 分别是: f(2.048, -2048) =3897.7342 f(-2.048,-2.0048) =3905.9262 其中后者为全局最大点。 f(x1,x2) = 100 (x12-x22)2 + (1-x1)2 -2.048 ≤ xi ≤ 2.048 (xi=1,2)
变异操作示例
变异字符的位置是随机确定的，如下表所示。某群体有3个个体，每个体含4 个基因。针对每个个体的每个基因产生一个[0, 1] 区间具有3位有效数字的值产生变异。表 中3号个体的第4位的随机数为0.001，小于0.01，该基因产生变异，使3号个体由
下面介绍求解该问题的遗传算法的构造过程：
第一步：确定决策变量及其约束条件。 s.t. 第二步：建立优化模型。 max 第三步：确定编码方法。 用长度为l0位的二进制编码串来分别表示二个决策变量x1,x2。 lO位二进制编码串可以表示从0到1023之间的1024个不同的数，故将x1,x2的 定义域离散化为1023个均等的区域，包括两个端点在内共有1024个不同的离散点。 从离散点-2.048到离散点2.048，依次让它们分别对应于从0000000000(0)到 f(x1,x2) = 100 (x12-x22)2 + (1-x1)2 -2.048 ≤ xi ≤ 2.048 (xi=1,2)
遗传算法解释及代码(一看就懂)
遗传算法( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法。
遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。
因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。
个体：组成种群的单个生物。
基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。
染色体 ( Chromosome )：包含一组的基因。
生存竞争，适者生存：对环境适应度高的、牛B的个体参与繁殖的机会比较多，后代就会越来越多。
适应度低的个体参与繁殖的机会比较少，后代就会越来越少。
遗传与变异：新个体会遗传父母双方各一部分的基因，同时有一定的概率发生基因变异。
简单说来就是：繁殖过程，会发生基因交叉( Crossover ) ，基因突变( Mutation ) ，适应度( Fitness )低的个体会被逐步淘汰，而适应度高的个体会越来越多。
那么经过N代的自然选择后，保存下来的个体都是适应度很高的，其中很可能包含史上产生的适应度最高的那个个体。
二.遗传算法思想借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。
这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。
举个例子，使用遗传算法解决“0-1背包问题”的思路：0-1背包的解可以编码为一串0-1字符串（0：不取，1：取）；首先，随机产生M个0-1字符串，然后评价这些0-1字符串作为0-1背包问题的解的优劣；然后，随机选择一些字符串通过交叉、突变等操作产生下一代的M个字符串，而且较优的解被选中的概率要比较高。
这样经过G代的进化后就可能会产生出0-1背包问题的一个“近似最优解”。
编码：需要将问题的解编码成字符串的形式才能使用遗传算法。
遗传算法基础
比例选择法（轮盘赌）
• 基本思想
各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比。 设群体大小为 M，个体 i 的适应度大小为F ( xi ) ，则 个体 i 被选中的概率为
Pi =
F ( xi )
∑ F (x )
i =1 i
M
比例选择法（轮盘赌）
• 具体步骤 1）计算各基因适应度值和选择概率 Pi 2）累计所有基因选择概率值，记录中间累 加值S - mid 和最后累加值 sum = ∑ Pi 3）产生一个随机数 N，0〈 N 〈 1 4）选择对应中间累加值S - mid 的基因进 入交换集 5）重复（3）和（4），直到获得足够的基 因。
t i
t i i
n
模式定理
• 选择算子的作用
f (H , t) m( H , t + 1) = m( H , t ) f (t )
若 若
f (H , t) >1，m（H，t）增加 f (t ) f ( H , t ) <1，m（H，t）减少 f (t )
在选择算子的作用下，对于平均适用度高于群体平 在选择算子的作用下， 均适应度的模式，其样本数将增长， 均适应度的模式，其样本数将增长，对于平均适用 度低于群体平均适应度的模式， 度低于群体平均适应度的模式，其样本数将减少
f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x)
F（x）
F（x）
F（x）
F（x）＝f（x）＋C
遗传算法基本要素与实现技术
• 选择算子 • 适应度较高的个体被遗传到下一代群体中 的概率较大，适应度较低的个体被遗传到 下一代群体中的概率较小。 • 选择方法 比例选择法（轮盘赌） 锦标赛选择法
遗传算法
缺点：该算法只是对每个落点进行单独的考虑，没有反应不同组 合所产生的共同效果，所以只是近似的算法，不能获得最优的结果。 基于单个的优化不能保证在整体情况下能获得最大值。 如果对所有的可能方案进行评价，找到最佳方案。例如在N*N的
栅格空间中确定n个 目标的最佳位置，则所要对比的组合高达
2.遗传算法和GIS结合解决空间优化问题
所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体依据
交叉概率 Pc 按某种方式相互交换其部分基因，从而形 成两个新的个体。
交叉前： 00000|011100000000|10000 11100|000001111110|00101 交叉后： 00000|000001111110|10000 11100|011100000000|00101 染色体交叉是以一定的概率发生的，这个概率记为Pc
行一点或多点交叉的操作，但这样很容易产生断路或环路。针对路径 的具体需要,这里采用只允许在除首、尾结点之外的第一个重复结点位
置交叉且只进行一点交叉的操作方式。例如:设从起始结点1到目标结
点9的一对父代个体分别是G1和G2,分别如下表示: G1(1,3,5,6,7,8,9)
G2(1,2,4,5,8,9)
是一种有效的解最优化问题的方法。 其基本思想是:首先随机产生种群,对种群中的被选中染色体进行交
叉或变异运算生成后代,根据适值选择部分后代,淘汰部分后代,但种群
大小不变。经过若干代遗传之后,算法收敛于最好的染色体,可能是问题 的最优解或次优解。
适应度函数
遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数
值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应 度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然
篇论文。此后Holland教授指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论
采用遗传算法提高自由曲面光顺特性
ｌ４ ０２
激 光 与 红 外
第４ １卷
可微 性 （ ｉｅｅｔｂｌｙ 来 衡 量 。曲 面 拟 合 函数 阶 ｄｆｒｎｉ ｉｔ） ｆ ａ ｉ
＝
Ｅ ｆＰ Ｉ ｕ ｎ＝ ” ｄ ｌ
ｋ
（） ２
（） ３ （） ４
ｂ ． ． ｙ０ １
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ：ｒ ｅ Ｓ ｒａ ｅ；ａ ｒｎ ｏ ｅ ｙ； ｅ ｅ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ； ｕｒａ ｕ ｅ ｖ ｒａ ｅ ｒｔｏ ｙｗ ｒ ｆｅ ｕ ｃ ｆｉ ｇ ｐｒ ｐ ｒ ｇ ｎ ｔｃ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｖ ｔ ｒ ａ ｉｎｃ ａ ｉ ｆ ｉ ｔ ｉ
确 的数 值 计 算 ， 别 适 合 于 求 解 多 目标 优 化 问题 。 特 当约 束条 件转换 到 模 糊 域 中后 ， 糊 可 行 集 合 中既 模 包含 可行 点又包 含 不 可 行 点 ， 样遗 传 算 法 就 能 够 这 同时得到 可行 点和 不可行 点 的数据 信息 。
模糊集合理论对点集搜索空间重新定义 ， 用点的适 应度值进行点的选取。种群中的点离可行域距离越 近， 在模糊 可行 域 中 的
低； 相切 连续 在 曲面连 接处 曲率 存在 突变 ， 以在 视 所 觉效 果上 仍然 会 有差 异 感 ； 曲率 连 续 曲面 没 有尖 锐
接缝 ， 没有 曲率 的突 变 ， 觉 效 果 光 滑 流 畅 ， 汽 也 视 如
采 用三 维激 光 扫描 ¨ ２测 量 物 体 型 面 时 ， 获 Ｉ 所 取 的是 离散 点 云数据 ， 其进 行 曲面重 建 时 ， 物体 对 受 形 貌 和拟合 算法 制 约 ， 生 成 的 曲面 可 能存 在 曲率 所 突 变 或 凹 凸 区 域 ， 要 对 重 构 曲 面 进 行 光 顺 处 需 理 。 曲面光 顺是 一个 工 程 意 义 上 的 概 念 ， 括 包 光 滑和顺 眼 两方 面 的含 义 。光 滑 是 客 观 评 价 ， 指 是
遗传算法
11
5.3.2 遗传算法——研究内容
• 性能分析。遗传算法的性能分析一直都是遗传算法研究领域中最重要 的主题之一。在遗传算法中，群体规模、杂交和变异算子的概率等控 制参数的选取是非常困难的，同时它们又是必不可少的实验参数。遗 传算法还存在一个过早收敛问题，也就是说遗传算法的最后结果并不 总是达到最优解，怎样阻止过早收敛问题是人们感兴趣的问题之一。 另外，为了拓广遗传算法的应用范围，人们在不断研究新的遗传染色 体表示法和新的遗传算子。
(3) 令t=0，随机选择N个染色体初始化种群P(0)； (4) 定义适应度函数f（f>0）； (5) 计算P(t)中每个染色体的适应值； (6) t=t+1； (7) 运用选择算子，从P(t-1)中得到P(t)； (8) 对P(t)中的每个染色体，按概率Pc参与交叉； (9) 对染色体中的基因，以概率Pm参与变异运算； (10) 判断群体性能是否满足预先设定的终止标准，若不满足则返 回(5)。
利人，遗传学的奠基人。
“种瓜得瓜，种豆得豆” “龙生龙，凤生凤，老鼠 生儿打地洞”
6
在自然界，构成生物基本结构与功能的单位是细胞（Cell）。细胞 中含有一种包含着所有遗传信息的复杂而又微小的丝状化合物，人们称 其为染色体（Chromosome）。在染色体中，遗传信息由基因（Gene）所 组成，基因决定着生物的性状，是遗传的基本单位。染色体的形状是一 种双螺旋结构，构成染色体的主要物质叫做脱氧核糖核酸(DNA)，每个 基因都在DNA长链中占有一定的位置。一个细胞中的所有染色体所携带 的遗传信息的全体称为一个基因组(Genome)。细胞在分裂过程中，其遗 传物质DNA通过复制转移到新生细胞中，从而实现了生物的遗传功能。
遗传算法的分析
遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm）目录[隐藏]∙ 1 遗传算法的概念∙ 2 遗传算法与自然选择∙ 3 遗传算法的基本原理∙ 4 遗传算法的步骤和意义∙ 5 遗传算法的特点∙ 6 遗传算法在神经网络中的应用∙7 遗传算法案例分析o7.1 案例一:遗传算法在装箱环节中的应用[1]∙8 参考文献[编辑]遗传算法的概念遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
[编辑]遗传算法与自然选择达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。
这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。
在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。
因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。
达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。
它表明，遗传和变异是决定生物进化的内在因素。
自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。
正是生物的这种遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定；而生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以致于形成新的物种，推动了生物的进化和发展。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。
它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。
遗传算法的基本原理和方法
遗传算法的基本原理和⽅法遗传算法的基本原理和⽅法⼀、编码编码：把⼀个问题的可⾏解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换⽅法。
解码（译码）：遗传算法解空间向问题空间的转换。
⼆进制编码的缺点是汉明悬崖（Hamming Cliff），就是在某些相邻整数的⼆进制代码之间有很⼤的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。
格雷码（Gray Code）：在相邻整数之间汉明距离都为1。
（较好）有意义的积⽊块编码规则：所定编码应当易于⽣成与所求问题相关的短距和低阶的积⽊块；最⼩字符集编码规则，所定编码应采⽤最⼩字符集以使问题得到⾃然的表⽰或描述。
⼆进制编码⽐⼗进制编码搜索能⼒强，但不能保持群体稳定性。
动态参数编码（Dynamic Paremeter Coding）：为了得到很⾼的精度，让遗传算法从很粗糙的精度开始收敛，当遗传算法找到⼀个区域后，就将搜索现在在这个区域，重新编码，重新启动，重复这⼀过程，直到达到要求的精度为⽌。
编码⽅法：1、⼆进制编码⽅法缺点：存在着连续函数离散化时的映射误差。
不能直接反映出所求问题的本⾝结构特征，不便于开发针对问题的专门知识的遗传运算算⼦，很难满⾜积⽊块编码原则2、格雷码编码：连续的两个整数所对应的编码之间仅仅只有⼀个码位是不同的，其余码位都相同。
3、浮点数编码⽅法：个体的每个基因值⽤某⼀范围内的某个浮点数来表⽰，个体的编码长度等于其决策变量的位数。
4、各参数级联编码：对含有多个变量的个体进⾏编码的⽅法。
通常将各个参数分别以某种编码⽅法进⾏编码，然后再将他们的编码按照⼀定顺序连接在⼀起就组成了表⽰全部参数的个体编码。
5、多参数交叉编码：将各个参数中起主要作⽤的码位集中在⼀起，这样它们就不易于被遗传算⼦破坏掉。
评估编码的三个规范：完备性、健全性、⾮冗余性。
⼆、选择遗传算法中的选择操作就是⽤来确定如何从⽗代群体中按某种⽅法选取那些个体遗传到下⼀代群体中的⼀种遗传运算，⽤来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产⽣多少个⼦代个体。
遗传算法
遗传算法的基本运算过程如下：a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。
遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算：将变异算子作用于群体。
即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
基于遗传算法的MFAC参数寻优
第38卷第3期计算机仿真2021年3月文章编号：1006 -9348(2021 )03 -0170 -05基于遗传算法的M F A C参数寻优冯增喜U2,李丙辉\张聪1(1.西安建筑科技大学建科学院，陕西西安710055;2.安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安黴省重点实验室，安徽合肥230022)摘要:无模型自适应控制是基于数据驱动，不依赖于被控对象的数学模型，且结构简单，易于实现。
目前关于无模型自适应 控制器参数寻优的方法较少，给无模型自适应控制的应用带来了极大的不便。
针对这种情况，设计了一种基于遗传算法的 MFAC控制器参数寻优方法，并在madab环境下分别以具有非线性、一阶惯性加大滞后、高阶加大滞后特征等3个不同典型 被控系统为对象进行了仿真。
仿真结果表明，通过遗传算法进行参数寻优后，控制器性能在超调量、防止调节过程振荡方面 效果明显改善，证明了上述方法可行性和优越性。
关键词:无模型自适应控制;参数;遗传算法;寻优中图分类号:TP29 文献标识码：BOptimizing the Parameters of M F A C Based on the Genetic AlgorithmFENG Zeng - xi1，2，LI Bing - hui1，ZHANG Cong1(1. School of Building Services Science and Engineering,Xian University of Architecture and Technology,Xi’an Shanxi 710055，China;2. Anhui Key Laboratory Of Intelligent Building and Building Energy Conservation,Anhui Jianzhu University,Hefei Anhui230022, China)ABSTRACT：The model - free adaptive control,based on the advanced data - driven,does not require the math model of controlled object.It has a simple structure and is easy to implement.At present,there are few methods for optimizing the parameters of MFAC controller,which brings great inconvenience to the application of model- free a-daptive control.To solve this problem,Genetic Algorithm was used to optimize the parameters of MFAC controller, and three different controlled systems,with nonlinearity,first- order inertia plus large time delay,three- order plus time delay respectively,were regarded as the controlled objects,which was used for simulation based on Matlab.The simulation results show that the control effect of MFAC controller optimized by Genetic Algorithm is better,which proves the feasibility and superiority of the method.KEYWORDS：MFAC；Parameters；GA；Optimizei引言无模型自适应控制（Model Free Adaptive Control, MFAC)是一种基于数据驱动的先进控制方法，它不依赖于对 象数学模型，仅基于被控系统的输入输出数据设计控制器, 且能实现自适应控制m。
第3章——遗传算法
i <0.5，x i =0
15
二.Holland的基本GA（7）
② 编码方法——二进制编码 二进制编码，用0，1字符串表达。 例：0110010，适用以下三种情况
I. 背包问题： 1，背；0，不背
16
二.Holland的基本GA（8）
II. 实优化： 精度高时编码长，一般不采用此法而用实值 函数。
NP=5
1. 简单分析：
① 编码为五位的0，1编码，推导如下
设编码长度L，取决于 C
ba 2L 1
，即编码精度
若要求编码精度为1，则由C<=1可推得L>=5
26
三.计算举例（2）
②
f (x)
4100
100
10
30
x
f(x)3x2 12 x 0 90 0 0
(x 1)0 x (3)0 0
f(x)6x120 x 10, f (x) 0 ，最大值
③
f
为
s
S模板中所有个体的适值均值;
④ f 为种群的适值均值
⑤ 只要均值 f (s,t) >1，则好的种群的个体会越 来越多。
问题：以上证明没有考虑交叉变异，那么交叉 变异会不会破坏种群模板 S？概率有多大？
39
四.Holland的结构理论（8）
引理2：第
t代以概率
P
做交叉，对长度为
c
l
(
s
)
的概型 S ，则在第 t 1 代中个体数为概型 S的概
4 2 1 10101 21 1801
5 01110 14 3684 0.317 0.999
2 5 4 00100 4 2804
遗传算法详解ppt课件
遗传算法的特点
同常规优化算法相比，遗传算法有以下特点： ① 遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参 数本身。 ② 遗传算法是从许多点开始并行操作，并非局限 于一点，从而可有效防止搜索过程收敛于局部最 优解。 ③ 遗传算法通过目标函数计算适值，并不需要其 它推导和附加信息，因而对问题的依赖性较小。
图5–3
遗传算法的工作原理示意图
标函数值到适值形式的映射
适值是非负的，任何情况下总希望越大越好；而目标 函数有正、有负、甚至可能是复数值；且目标函数和适值 间的关系也多种多样。如求最大值对应点时，目标函数和 适值变化方向相同；求最小值对应点时，变化方向恰好相 反；目标函数值越小的点，适值越大。因此，存在目标函 数值向适值映射的问题。
5.遗传算法
遗传算法（genetic algorithms,简称GA）是人工智能 的重要分支，是基于达尔文进化论，在微型计算机上模拟 生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存、 优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。对 许多用传统数学难以解决或明显失效的非常复杂问题，特 别是最优化问题，GA提供了一个行之有效的新途径。近 年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在 工业控制工程领域的成功应用，这种算法受到了广泛的关 注。
1. 复制
复制（又称繁殖），是从一个旧种群（old population） 中选择生命力强的字符串（individual string）产生新种群 的过程。或者说，复制是个体位串根据其目标函数f（即适 值函数）拷贝自己的过程。直观地讲，可以把目标函数f看 作是期望的最大效益的某种量度。根据位串的适值所进行 的拷贝，意味着具有较高适值的位串更有可能在下一代中 产生一个或多个子孙。显然，在复制操作过程中，目标函 数(适值)是该位串被复制或被淘汰的决定因素。
(完整)基本遗传算法
基本遗传算法Holland创建的遗传算法是一种概率搜索算法,它利用某种编码技术作用于称为染色体的数串，其基本思想是模拟由这些串组成的个体进化过程.该算法通过有组织的、然而是随机的信息交换，重新组合那些适应性好的串.在每一代中，利用上一代串结构中适应性好的位和段来生成一个新的串的群体；作为额外增添，偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分。
遗传算法是一类随机优化算法，它可以有效地利用已有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串.类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上的基因，寻找好的染色体来求解问题.与自然界相似，遗传算法对待求解问题本身一无所知,它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来改变染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会.第一章遗传算法的运行过程遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉和变异等现象,从任一初始种群（Population）出发,通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适应环境的个体,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代地不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体(Individual),求得问题的最优解。
一．完整的遗传算法运算流程完整的遗传算法运算流程可以用图1来描述。
由图1可以看出，使用上述三种遗传算子(选择算子、交叉算子和变异算子）的遗传算法的主要运算过程如下：（1）编码:解空间中的解数据x,作为遗传算法的表现形式。
从表现型到基因型的映射称为编码.遗传算法在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合就构成了不同的点。
（2）初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。
遗传算法以这N个串结构作为初始点开始迭代。
设置进化代数计数器t←0；设置最大进化代数T;随机生成M个个体作为初始群体P（0）。
（3）适应度值评价检测：适应度函数表明个体或解的优劣性。
遗传算法简单易懂的例子
遗传算法简单实例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：(1) 个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1, x2 编码为一种符号串。
本题中，用无符号二进制整数来表示。
因 x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
例如，基因型 X＝101110 所对应的表现型是：x＝[ 5，6 ]。
个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。
(2) 初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。
本例中，群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。
如：011101，101011，011100，111001(3) 适应度汁算遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。
本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体的适应度。
(4) 选择运算选择运算(或称为复制运算)把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。
一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。
本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。
其具体操作过程是：•先计算出群体中所有个体的适应度的总和fi ( i=1.2,…,M );•其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / fi ，它即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率，•每个概率值组成一个区域，全部概率值之和为1；•最后再产生一个0到1之间的随机数，依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
(5) 交叉运算交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要操作过程，它以某一概率相互交换某两个个体之间的部分染色体。
遗传算法
一、遗传算法的原理1.自然遗传与遗传算法①遗传：子代总是和亲代具有相同或相似的性状。
有了这个特征物种才能稳定存在②变异：亲代和子代之间已经子代不同个体之间的差异，称为变异，变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。
③生存斗争和逝者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐与祖先有所不同，演变成新的物种。
④自然界对进化中的生物群体提供及时的反馈信息，或称为外界对生物的评价，评价反映了生物的生存机会。
⑤生物进化是一个不断循环的过程，本质上是一种优化过程。
⑥遗传物质以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。
不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样。
（对应具体问题，把问题可能解编码成向量---染色体，向量的每个元素就是基因）例如：个体染色体9 ---- 1001（2，5，6）---- 010 101 1102.遗传算法①将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入到求解优化问题中。
②从某一随机产生的初始群体出发③按照变异等遗传操作规则不断地迭代④根据每一个体的适应度，保留优良品种，引导搜索过程向最优解逼近。
⑤在这一过程中，通过随机重组编码位串中重要的基因，使新一代的位串集合优于老一代的位串集合，群体中的个体不断进化，逐渐接近最优解，最终达到求解问题的目的。
二、遗传算法的步骤1.步骤：①选择编码策略，把参数集合X和域转换成位串结构空间S；②定义适应函数f(X);③确定遗传策略，包括选择群体大小n，选择、交叉、变异方法，以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数；④随机初始化生成群体P；⑤计算群体中个体位串解码后的适应值f(X)⑥按照遗传策略，运用选择（选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的）、交叉（所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。
河南省天一大联考2025届高考考前模拟数学试题含解析
河南省天一大联考2025届高考考前模拟数学试题请考生注意：1．请用2B 铅笔将选择题答案涂填在答题纸相应位置上，请用0．5毫米及以上黑色字迹的钢笔或签字笔将主观题的答案写在答题纸相应的答题区内。
写在试题卷、草稿纸上均无效。
2．答题前，认真阅读答题纸上的《注意事项》，按规定答题。
一、选择题：本题共12小题，每小题5分，共60分。
在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1．若i 为虚数单位，则复数22sin cos 33z i ππ=-+的共轭复数z 在复平面内对应的点位于（ ） A ．第一象限B ．第二象限C ．第三象限D ．第四象限2．()()()()()*121311x x x nx n N +++⋅⋅⋅+∈的展开式中x 的一次项系数为（ ）A ．3n CB ．21n C +C ．1n n C -D ．3112n C + 3．若干年前，某教师刚退休的月退休金为6000元，月退休金各种用途占比统计图如下面的条形图.该教师退休后加强了体育锻炼，目前月退休金的各种用途占比统计图如下面的折线图.已知目前的月就医费比刚退休时少100元，则目前该教师的月退休金为（ ）.A ．6500元B ．7000元C ．7500元D ．8000元4．向量1,tan 3a α⎛⎫= ⎪⎝⎭，()cos ,1b α=，且//a b ，则cos 2πα⎛⎫+=⎪⎝⎭（ ） A ．13B ．223-C ．23-D ．13-5．秦九韶是我国南宁时期的数学家，普州（现四川省安岳县）人，他在所著的《数书九章》中提出的多项式求值的秦九韶算法，至今仍是比较先进的算法.如图所示的程序框图给出了利用秦九韶算法求某多项式值的一个实例.若输入n 、x 的值分别为3、1，则输出v 的值为（ ）A ．7B ．8C ．9D ．106．已知随机变量X 的分布列是X12 3P1213a则()2E X a +=（ ） A ．53B ．73C ．72D ．2367．已知平面α和直线a ，b ，则下列命题正确的是（ ） A ．若a ∥b ，b ∥α，则a ∥α B ．若a b ⊥，b α⊥，则a ∥α C ．若a ∥b ，b α⊥，则a α⊥D ．若a b ⊥，b ∥α，则a α⊥8．点O 为ABC ∆的三条中线的交点，且OA OB ⊥，2AB =，则AC BC ⋅的值为( ) A ．4B ．8C ．6D ．129．若01a b <<<，则b a ， a b ， log b a ，1log ab 的大小关系为（ ）A ．1log log b a b aa b a b >>> B ．1log log a bb ab a b a >>>C ．1log log b ab aa ab b >>> D ．1log log a bb aa b a b >>> 10．若不等式210x ax ++≥对于一切10,2x ⎛⎤∈ ⎥⎝⎦恒成立，则a 的最小值是 （ ）A ．0B ．2-C ．52-D ．3-11．已知正方体1111ABCD A B C D -的棱长为2，点M 为棱1DD 的中点，则平面ACM 截该正方体的内切球所得截面面积为（ ） A ．3π B ．23π C ．πD ．43π 12．直角坐标系 xOy 中，双曲线2222 1x y a b -=（0a b ，>）与抛物线2 2?y bx =相交于 A 、B 两点，若△ OAB 是等边三角形，则该双曲线的离心率e =（ ） A ．43B ．54C ．65D ．76二、填空题：本题共4小题，每小题5分，共20分。
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遗传算法入门（上）代码中的进化学说与遗传学说写在之前算法所属领域遗传算法的思想解析为什么要用遗传算法？科研现状应用现状遗传算法入门系列文章：（中篇）遗传算法入门（中）实例，求解一元函数最值（MATLAB版）（下篇）遗传算法入门（下）实例，求解TSP问题（C++版）写在之前说明：本想着用大量篇幅写一篇“关于遗传算法的基本原理”作为本系列入门的第一篇，但是在找寻资料的过程中，看到网络上有大量的关于遗传算法的介绍，觉得写的都挺好，所以本文我就简单写点自己的理解。
推荐几篇关于遗传算法的介绍性文章：遗传算法详解（GA）（个人觉得很形象，很适合初学者）算法所属领域相信每个人学习一门知识之前，都会想知道这门知识属于哪一门学科范畴，属于哪一类技术领域？首先对于这种问题，GA是没有绝对的归属的。
算法的定义是解决问题的一种思想和指导理论。
而遗传算法也是解决某一问题的一种思想，用某一编程语言实现这种思想的程序具有很多特点，其中一个便是智能性和进化性，即，不需要大量的人为干涉，程序本身能够根据一定的条件自我筛选，最终得出令人满意的结果。
所以按照这种特性，把它列为人工智能领域下的学习门类毫无疑问是可以的。
遗传算法的思想是借鉴了达尔文的进化学说和孟德尔的遗传学说，把遗传算法说成是一门十足的仿生学一点都不过分。
然而从应用的角度出发，遗传算法是求最优解问题的好方法，如信号处理中的优化、数学求解问题、工业控制参数最优解、神经网络中的激活函数、图像处理等等，所以把遗传算法说成优化范畴貌似也说的过去。
为了方便理解，我们可以暂时将其定位为人工智能–智能优化，这也是很多书中描述遗传算法的惯用词汇。
遗传算法的思想解析遗传算法（gentic algorithms简称GA）是模拟生物遗传和进化的全局优化搜索算法我们知道，在人类的演化中，达尔文的进化学说与孟德尔的遗传学说起着至关重要的理论指导。
每个人作为一个个体组成一个人类种群，正是经历着物竞天择，才会让整个群体慢慢变的更好，即更加适应周围的环境。
而每一代正是靠着基因交叉与变异才能繁衍出更加适应大自然规律的下一代个体。
总之，在漫长的迭代进化中，一个不适应环境的群体，在物竞天择和交叉变异中慢慢变的适应了环境。
GA的思想完全模拟了生物的进化和遗传方式。
我们在求解一个问题的最优解时，先人为的产生很多任意的解，组成一个解集（一个解是一个个体，一个解集是一个种群），这些解有好有坏。
我们的最终目的是让这些解通过“物竞天择”慢慢演化成最终适合所求的最优解。
如果说大自然中是周围的环境对种群中的个体做出选择，那么在求解问题时，就可以用一个问题的模型函数来对众多解做出选择，即：对于一个要解决的问题，我们通过数学建模的方式将其建立为一个纯数学函数F=f(x,y.)" role="presentation">F=f(x,y.)F=f(x,y.)F = f(x,y.) , 该函数就能反应该问题的特性，例如我们需要求解汽车过隧道问题。
可以将隧道抽象成一个倒立的抛物线函数，通过研究该抛物线的特性来研究隧道口的高度。
如果我们在之前先产生一个解集，将解集中的所有解带入抛物线，得出一个结果集，则结果集中的每个结果肯定有好有坏，好的结果所对应的解就是好解，反之亦然。
所以，这个模型函数就充当了自然界中的环境因素。
在遗传算法中，这个模型函数称为目标函数，而在实际的算法运行中，因为考虑到算法的设计，往往会在目标函数上做一些不会改变函数特性，但是会改变函数形式的改进，例如F(x)=x+1" role="presentation">F(x)=x+1F(x)=x+1F(x) = x+1 改为F(x)=5x+1" role="presentation">F(x)=5x+1F(x)=5x+1F(x)=5x+1 ,改变前和改变后，函数都是线性函数，但改变后的函数变得更加陡峭。
有些改变是为让函数在定义域内不再有负值等等。
这些改变后的函数称为适应度函数，总之，适应度函数是为了不改变目标函数对个体选择的特性下为了更好的进行写代码而生的。
我们早在设计算法的一开始就对每个解进行了编码，编码的方式有很多，并不难理解，如适应度函数F(x,y,z)=x2+y2+z2" role="presentation">F(x,y,z)=x2+y2+z2F(x,y,z)=x2+y2+z2F(x,y,z) =x^2+y^2+z^2 , 我们随机生成了一个解（个体）567" role="presentation">567567567 ，其中x=5" role="presentation">x=5x=5x= 5, y=5" role="presentation">y=5y=5y=5, z=7" role="presentation">z=7z=7z=7 ，将其带入函数，可以得出一个适应度值，这个值的大小可以反应该解是否是好的解。
567" role="presentation">567567567 这一个解称之为一个个体，你也可以形象的称之为一个染色体，而三个数字中的每一个数字称之为基因，正如许多基因组成一个染色体（人体）一样。
在上述中，将函数的每个变量对应个体中的每个基因的方式，我们称之为实数编码，当然我们可以通过某一对应法则，将十进制的基因变成二进制，如上述的个体567" role="presentation">567567567，通过某一对应法则变成0101|0110|0111"role="presentation">0101|0110|01110101|0110|01110101| 0110| 0111 ，对于这种形式的编码称之为二进制编码，而此时的基因变成0或1 。
种群中的个体通过遗变异和变异（遗传学说）作为产生新个体的依据，通过适应度函数（环境）控制的选择（物竞天择）对个体进行筛选，经过上百次的循环（繁殖），最终会产生非常接近符合适应度函数（使用环境）的个体（物种），而最好个体中的基因便是最好的变量，即最好的解。
为什么要用遗传算法？为什么要用遗传算法？通过分析遗传算法的思想，我们知道遗传算法说明白了就是用来求解某适应度函数的某些特定值（如最大值，最小值）。
你可能会说，既然给定了纯数学的适应度函数公式，我们完全可以用数学上诸如极限、微积分、解线性方式等方法求解最大值。
但是理论往往只是理论，在实际生产中，如工业、医疗、各种业中，我们通过数学建模抽象出的适应度函数往往是不可导、不连续的，这些复杂的函数根本无法用数学中的推论解决。
而遗传算法根本不用考虑是否连续，是否可导，只要简单的随机给定一个不管是好还是坏的种群，一点击运行代码，即可求出最终的最优解。
这也是遗传算法得意被众多人研究和得以被广泛应用的根本之所在。
科研现状节选本人当年写的《遗传算法综述》随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。
这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。
二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。
三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。
这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。
四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。
所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用。
五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。
EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的智能计算方法，即同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。
目前，这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。
额…….,我突然发现我的综述对现状的描写实在过多，而且里面有大量其他论文引用，大家真需要看的话，去下载我的《遗传算法综述》吧，下面只列出一些标题性的内容，不在粘贴过多的解释了遗传操作的改进。
体现在选择、交叉和变异的改进上。
……………………………….参数的自适应选取大多体现在种群规模N、交叉概率Pc和变异概率Pm 的动态自适应选取上。
……………混合遗传算法是指GA与其他算法的融合。
……………………………………小生境技术。
对于多模态函数优化问题和多峰函数优化问题，往往要求搜索多个全局最优解和有意义的局部最优解，传统的GA容易陷入局部极值。
…………………………….分布并行遗传算法。
……………………………….应用现状节选本人当年写的《遗传算法综述》（1）函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。
许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高纬函数、单峰函数和多峰函数等。
对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。
（2）组合优化问题优化问题包括函数优化和组合优化两种。
函数优化是遗传算法的经典领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。
对于组合优化，随着问题规模的扩大，搜索空间急剧扩大，这类复杂问题，人们已经意识到把精力放在寻找其满意解上。
实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。
（3）自动控制在自动控制领域中许多与优化相关的问题需要求解，遗传算法的应用日益增加，并显示了良好的效果。
例如用遗传算法进行航空控制系统的优化、基于遗传算法的参数辨识、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设计和权值学习，都显示了遗传算法在这些领域中应用的可能性。
（4）机器学习学习能力是高级自适应系统所具备的能力之一，基于遗传算法的机器学习，特别是分类器系统，在很多领域中都得到了应用。
遗传算法被用于学习模糊控制规则，可以更好地改进模糊系统的性能；基于遗传算法的机器学习不但可以用来调整人工：神经网络的连接权，也可用于人工神经网络结构的优化设计。