遗传算法综述
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述仿生优化算法是由自然界中的生物行为和现象而启发而来的一类算法。
这些算法通过模拟生物的行为和机制来解决各种优化问题，包括搜索、分类、调度、规划等诸多领域。
本文将介绍几种典型的仿生优化算法，并对它们的基本原理、应用领域和特点进行综述。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟达尔文进化论的方法而产生的一种求解最佳问题的技术。
它是由美国密歇根大学的研究人员 John Holland 提出的，主要模拟自然选择和遗传的思想。
遗传算法的基本概念是模拟进化过程，利用自然选择机制和遗传机制，通过逐代选择和交叉变异操作寻找解决问题的最优解。
具体的工作过程是这样的：建立一个初始种群，通过适应度函数来评价每个个体的优劣。
然后，根据适应度值概率选择一些个体作为父代，采用交叉和变异操作产生下一代。
经过多次迭代操作，最终从种群中找到最优的解。
遗传算法的特点是它具有很强的全局寻优能力和较好的鲁棒性，能有效避免落入局部最优解。
遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、调度问题、神经网络设计等众多领域。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法是由美国卡尔弗利技术学院的 James Kennedy 和 Russell Eberhart 在1995年提出来的。
它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟的行为和迁徙机制来寻找最优解。
粒子群优化算法的基本思想是通过不断调整搜索空间中各个解的位置和速度，来寻找最优解。
在每一代中，根据当前位置和速度，更新粒子的位置和速度，通过不断迁徙和调整，最终找到最优解。
粒子群优化算法的特点是具有较快的收敛速度和较好的局部搜索能力。
它通常用于解决连续优化、离散优化和多目标优化等问题，例如神经网络训练、模式识别、机器学习等领域。
三、人工蜂群算法人工蜂群算法是由意大利研究人员 Marco Dorigo 在2005年提出的一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。
它是一种群智能算法，模拟蜜蜂在寻找食物和回巢过程中的行为和交流机制。
遗传算法文献综述
20世纪50年代末，国外就有人开始进行课程编排问题研究，Judit Csima & C.C. Gotlieb[16]曾形象化描述并提出一个求解课表问题的数学模型，上世纪70年代，Even和Cooper[17]等人证明了排课问题就是一个NP-Hard问题。
而NP 问题除了穷举法没有绝对的求解方法，这有效地回答了排课在应用中遇到困难的原因，同时认识到了课表编排的复杂性，从理论上证明了要解决大规模的排课问题单纯依靠数学方法是行不通的。
印度Vastapur 大学管理学院的Arabinda Tripathy 在1992年进行了课表编排研究，他在进行课表编制过程中，充分地考“人”的因素，并以“人”为单位进行课表编排，但是效果却差强人意[18]。
有学者指出，可以通过适当地减少变量的个数，从而使得在排课时，最大程度地减少计算量，但是，这种思想无疑是不可取的，因为排课属于一个多目标的优化问题，减少变量的个数，人为地造成课程之间的矛盾[19]。
有学者设计了多重课组进行排课，具体是根据学生自主选课的冲突情况，如果选课学生人数过多，教学与教室之间冲突情况严重，则可以在一周内开设一定数量的重复课程，来解决选课学生人数多的矛盾，但是这种方法的随机性较大，无法从根本上解决排课过程中多目标问题。
加拿大Montreal 大学的Jacques A．Ferland 等人通过研究，认为可以将排课问题分解成两个关联程度较高的子问题：即分成时间表和课程分组，并构造相应的启发函数和惩罚因子，来试图解决排课问题[20]。
在排课过程中，Jacques A．Ferland 等人将SAPHIR 课程调度决策支持系统分成多个功能模块，如数据处理、自动优化、交互优化等模块，利用多重课组来协调解决排课过程中出现的主要矛盾[21]。
Colomi 等人将具有自适应寻优能力的遗传算法用于课程编排问题求解，首先与高校教学过程相关的因素进行编码，然后采用遗传算法模拟自然界的选择、交叉、变异算子寻找最优排课方案，并应用到当前一所高中的排课系统中。
遗传算法综述
3D S可以方便灵活地实现对动画帧中的节点、平面、边界、颜色和轨迹的控制,同时对于物体变形测试,轴心点设置以及段信息的获取和设置也能方便准确地进行。
而keyscri p t语言的优点体现在于其精确的数值计算,它可以对大量的复杂无序的动作进行随机计算,节省了制作时间。
利用keyscri p t编辑器还能方便地进行语法检查并能直接执行无语法错误的keyscri p t程序。
3 内存管理方式3D S使用了独特的Pharlap的虚拟内存管理技术(VMM 386),该技术使3D—Studi o能使用比物理内存RAM更大的空间。
这种内存管理方式与W indow2 s T M的内存管理方式不同,因此一般不在W indow s T M中使用3D S,若要在W indow s T M中使用,则必须在W in2 dow s T M的system1in i中的[386Enh]段加入device= Pharlap1386,使W indow s T M可以使用Pharlap的内存管理方式。
这种内存管理方式也有一些不足,如内存一旦被3D S使用将不被释放。
4 硬件环境使用3D—Studi o410的最低配制要求是386(带协处理器)的主机,至少8兆的内存,20兆以上的硬盘空间,DO S313以上的操作系统。
由于3D S中的许多图形渲染时都必须使用256色,且观看3D S自带的一些图片也必须在256色的模式下进行,所以需要SV GA或TV GA的显示器。
输入系统除了键盘外还必须配有鼠标,也可选配数字化仪。
由于3D S在进行图形渲染需要大容量的内存,同时还需要CPU进行大量的浮点运算,因此当CPU为Pen tium T M、内存为16兆以上,并使用高性能的显示卡时,3D S的动画制作功能才能得到完美体现。
由于ln tel公司生产的CPU兼容的Cyrix、AM D等公司生产的CPU浮点运算能力较差,因此CPU首选还是ln tel公司的产品。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。
它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题，可广泛用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。
本文从遗传算法的起源谈起，论述了遗传算法的基本思想和基本原理，并对其性能和收敛性进行了分析，最后还介绍了几种改进的遗传算法及其在求解旅行商问题（TSP）方面的应用。
Genetic algorithm ( Genetic, Algorithm, GA ) is a kind of biological natural selection and genetic mechanism of the random search algorithm, its main characteristic is the group searching strategy and individual in the colony between the exchange of information, search does not rely on gradient information. It is especially suitable for the processing of traditional search method to solve the complex and nonlinear problems, can be widely used in combinatorial optimization, machine learning, adaptive control, planning design and artificial life etc.. This article from the origin of the genetic algorithm, the genetic algorithm basic thought and basic principle, and its performance and convergence are analyzed, finally introduces several improved genetic algorithm for solving the traveling salesman problem ( TSP ) with respect to the application.关键词：遗传算法；搜索算法；TSP；遗传算法收敛性Key words: genetic algorithm; search algorithm; TSP; genetic algorithm convergence1 引言在自然界中，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
遗传算法综述word版
遗传算法综述太原理工大学刘晶学号：s2*******摘要：遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优的方案。
遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，有着广泛的应用前景。
关键词：遗传算法数学模型优点流程一，概述。
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。
美国Michigan 大学的Holland 教授及其学生受到生物模拟技术的启发，创造了一种基于生物遗传和进化机制的适应于复杂系统优化的自适应概率优化技术———遗传算法。
二，基本遗传算法的数学模型。
基本遗传算法可表示为：SGA=（C，E，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T）式中，C为个体的编码方法；E 为个体适应度评价函数；P0 为初始种群；M为种群大小；Φ为选择算子；Γ为交叉算子；Ψ为变异算子；T为遗传运算终止条件。
三，遗传算法的优点。
3.1 对可行解的广泛性表示。
遗传算法的处理对象不是参数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。
次编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。
（1）通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或自动机的结构或参数加以优化。
（2）通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识库的精炼而达到高质量的机器学习目的。
（3）通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最佳决策树。
（4）通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而通过对操作序列的处理，可自动构造的顺序控制系统。
3.2 群体搜索特性。
许多传统的搜索方法都是单点搜索，这种点对点的搜索方法，对于多峰分布的搜索空间常常会陷于局部的某个单峰的极值点，相反，遗传算法采用的是同时处理群体中多个个体的方法。
3.3 不需要辅助信息。
遗传算法优化问题研究综述
遗传算法优化问题研究综述遗传算法是一种基于进化论和遗传学原理的优化算法，被广泛应用于求解复杂问题。
遗传算法具有通用性、自适应性、并行性等优点，因此被应用于各个领域。
本文将综述遗传算法在优化问题中的研究进展和应用情况。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种群体智能算法，其基本原理来自于进化论和遗传学原理。
整个算法过程可以分为个体编码、适应度评估、选择、交叉和变异五个环节。
个体编码将问题转化为适应度评估可以处理的数值表示形式；适应度评估是对各代种群中每一个个体的适应度进行评估的过程，适应度越好，则个体越可能被选择进行操作；选择是根据个体适应度大小对个体进行筛选，保留好个体进行进化操作；交叉是在选择个体之间进行部分信息交换，产生新的后代；变异是对新后代进行一些可控的随机操作，使其具备某些新性质。
通过这些进化操作，种群可以逐渐进化出适应度更高的个体。
二、遗传算法的改进算法进化策略算法是遗传算法的一种改进算法，其特点在于选择和变异操作。
进化策略算法不对个体进行选择操作，而是将个体分为若干互不干扰的子群。
在每个子群中，个体根据策略进行迭代式改变，直到达到一定停止标准。
与此不同的是，遗传算法的选择和变异操作是在整个种群中进行的。
差分进化算法是遗传算法的另一种改进算法，其特点在于采用差分变异操作。
在差分进化算法中，交叉操作是基于差分变异操作的。
通过选择两个个体以及进行差分，得到新的候选解向量。
由于差分运算减少了变异产生的随机性，提高了算法的收敛速度和效率。
三、遗传算法在优化问题中的应用1.组合优化问题组合优化问题是指通过组合若干元素来构造一个最优解的问题。
遗传算法结合带约束的排序方法可以高效地求解组合优化问题。
具体实现中，可以对候选解按照适应度进行排序，并将排序结果与已知的约束进行比对，从而有效地求出最优解。
2.数值优化问题数值优化问题是指寻找函数或者变量最小或者最大值的问题。
遗传算法可以有效地求解数值优化问题，且相比传统的优化方法有着更快的求解速度和更高的求解精度。
遗传算法简介课件
机器学习
遗传算法可用于机器学 习中的参数优化。通过 优化模型参数，可以提 高机器学习算法的性能
。
生产调度
在生产调度领域，遗传 算法可以用于解决作业 调度、资源分配等问题 。通过演化调度方案， 可以实现生产资源的高
效利用。
路径规划
遗传算法在路径规划中 也有应用，如机器人路 径规划、物流配送路径 规划等。通过编码路径 信息，并利用遗传操作 进行优化，可以找到最
优的路径方案。
遗传算法的调优策略
选择合适的编码方式
针对具体问题，选择合适的编码方式（如二进制 编码、实数编码等）能够更好地表示问题的解， 提高遗传算法的性能。
选择适当的遗传操作
选择、交叉和变异等遗传操作是影响遗传算法性 能的关键因素。根据问题特性，选择合适的遗传 操作能够提高算法的收敛速度和寻优能力。
设计适应度函数
适应度函数用于评估个体优劣，设计合适的适应 度函数能够引导算法朝着优化目标演化。
控制种群规模和演化代数
种群规模和演化代数是影响遗传算法搜索空间和 搜索效率的重要因素。根据问题规模和计算资源 ，合理设置种群规模和演化代数能够在有限时间 内获得较好的优化结果。
05
总结与展望
遗传算法总结
Байду номын сангаас
编码原理
将问题的解表示为一种编码方式，如二进 制编码、实数编码等。编码后的个体组成 种群。
变异操作
模拟基因突变过程，对个体编码进行随机 改变，增加种群多样性。
适应度函数
用于评估个体优劣的函数，根据问题需求 设计。适应度高的个体有更大概率被选中 进行后续操作。
交叉操作
模拟生物繁殖过程中的基因交叉，通过两 个个体的编码进行交叉操作，生成新的个 体。
遗传算法研究综述
１ 遗传 算法的基本原 理
遗传算法类 似于 自 然进化 ， 通过作用于染色体上基因寻找最好的 染 色体来求解 问题 。与 自然界相似 ， 遗传算法对求解 问题的本身一无 所 知 ，它所 需要的仅 是对遗传算 法所产生 的染色体有 更多 的繁殖 机 会 。在遗传算 法 中，通过随机方 式产生若 干个所求解 问题 的数 字编 码 ，即染色体 ，形成初始种群 ；通过适应度 函数给每个个体一个数值 评价 ，淘 汰低适应度的个体 ，选择高适应度 的个体参加遗传操作 ，经
行构造。
并行处理的遗传算法的研究不仅是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。Ｇ Ａ在操作上具 有高度 的并行性 ，许多研究人员都在探索在并行机上高效执行Ｇ Ａ的策 略。研 究表 明，只要通过保持多个群体 和恰 当地控制群体间的相互作 用来模 拟并执行过程 ，即使不使用并行计算机 ，我们也能提高算法的 执行效率 。在并Ｇ Ａ的研究方面 ，一些并Ｇ Ａ模型 已经被人们在具体的 并行机上执行 了；并行Ｇ Ａ可分为两类 ：一类是粗粒度并行Ｇ Ａ，主要
开发群体间 的并行性 ； 另一类是细粒Ｇ Ａ，主要开发一Байду номын сангаас群体 中的并行 性。
３ ． ４遗传算法与人工生命的渗透
（ ３ ） 遗传算法 自身参数设定 。遗传算法 自 身参数有３ 个 ，即群体 大小ｎ 、交叉概率Ｐ ｃ和变异概率Ｐ ｍ 。群体 大小ｎ太小时难以求出最优 解 ， 太大则增长收敛时间 。一般ｎ ＝ ３ ０ — １ ６ ０ 。交叉概率Ｐ ｃ 太小时难以 向前搜索 ，太大则容易破坏高适应值的结构 。一般取Ｐ ｃ － ０ ． ２ ５ － ０ ． ７ ５ 。变 异概率Ｐ ｍ ￣４ ， 时难以产生新的基因结构 ，太大使遗传算法成 了单纯的
遗传算法综述
遗传算法综述摘要：近年来遗传算法越来越广泛地受到世界各国学者的关注，本文简述了遗传算法的发展、特点及其应用。
关键词：遗传；搜索；遗传算法1引言遗传算法（Genetic Algorithm，缩写为GA），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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出来的，近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和工程等领域的成功应用，受到了国内外学者的广发关注。
2遗传算法的发展早在上个世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。
进入60年代后，美国密执安大学的Holland教授及其学生们受到这种模拟技术的启发，创造出了一种基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化计算的自适应概率优化技术---遗传算法。
进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。
此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑都给遗传算法增添了新的活力。
遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
3遗传算法的特点GA是一种利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法，它不一定能寻得最优点，但是它可以找到更优点。
因此GA可能会暂时停留在某些非最优点上，直到变异发生使它跃居到另一个更优点上。
GA寻优过程的一个重要特点是它始终保持整个种群的进化，这样即使某个体在某时刻丧失了有用的特征，这种特征也会被其他个体所保留并延续发展下去。
由于GA仅需知道目标函数的信息，而不需要其连续可微等要求，因而具有广泛的适应性。
同时它又是一种采用启发性知识的智能搜索算法，所以往往能在搜索空间高度复杂的问题上取得比其他算法更好的效果。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要：遗传算法(genetic algorithms，GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。
遗传算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、设计和人工生命等领域，是21世纪有关智能计算中的重要技术之一。
本文通过对相关论文的查阅和整理，对遗传算法的研究现状和发展趋势进行了综述并谈论了一些自己的看法。
关键词：遗传算法研究现状发展趋势引言：遗传算法是模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，由美国Michigan大学的Holland教授于1969年提出，后经DeJong、Goldberg 等人归纳总结，形成一种新的全局优化搜索算法[1]。
遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。
1、遗传算法的基本原理与传统搜索算法不同, 遗传算法从一组随机产生的初始解,称为群体, 开始搜索过程。
群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体。
这些染色体在后续迭代中不断进化, 称为遗传。
遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现。
交叉或变异运算生成下一代染色体, 称为后代。
染色体的好坏用适应度来衡量。
根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体, 作为下一代群体, 再继续进化, 这样经过若干代之后, 算法收敛于最好的染色体, 它很可能就是问题的最优解或次优解。
“遗传算法中使用适应度这个概念来度量群体中的各个个体的在优化计算中有可能到达最优解的优良程度。
度量个体适应度的函数称为适应度函数。
适应度函数的定义一般与具体求解问题有关”[2]。
遗传算法包含两个数据转换操作，一个是从表现型到基因型的转换，将搜索空间的参数或解转换成遗传空间中的染色体或个体，这个过程称为编码（coding）。
另一个是从基因型到表现型的转换，即将个体转化成搜索空间中的参数，这个过程称为译码（decode）。
遗传算法综述
δ(H ) : H 的定义长度;
0 (H ) : H 的阶。
先考虑选择的效果。 在SGA , 选择标准是采用按适应度大小比例的原则, 因此, 第i个体经选择算子的作用在下一代继续存在的个数的期望值为n (f iö ∑f ) , 注意到
则
上述等式表明, 选择算子的作用将使适应度高于(低于) 平均水平的型式在代代相传时增大(减小) 其容量, 从而提高群体的质素。现在分析交换算子的作用。 若不进行交换或虽交换但交叉点落在型式最左、右两端确定字符所处位置之外, 该型式在下一代显然能被保留。 于是, 型式H 在下一代得以继续存在的
四、遗传算法技术
1.混合遗传算法
然而，单用简单的遗传算法在许多情况下不是十分有效，容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差等问题，于是提出了多种混合算法。例如，Ackley 推荐的遗传爬山法；Mathefoud 提出的遗传模拟退火算法；采用遗传算法中增加局部改善运算等等。混合遗传算法的基本思想是：对于每个新产生的后代在其进入下一代群体之前应用局部优化技术(如爬山法、模拟退火算法等)，使之移动到最近的局部最优点。在混合遗传算法中，运用启发式方法作局部优化，采用遗传算法作全局最优点的探索。由于遗传算法与传统优化方法的互补性，混合遗传算法通常比单一算法优越。
（1）个体适应度评价的并行性 个体适应度的评价或计算在遗传算法的运行过程中所占用的运行时间比较长。通过对个体适应度并行计算方法的研究可找到并行评价个体适应度的算法。
（2）整个群体中各个个体的适应度评价和并行性群体中各个个体适应度之间无相互依赖关系，这样各个个体的适应度计算过程就可以相互独立、并行地进行。即不同个体的适应度计算可以在不同的处理机上同时进行。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要遗传算法是通过模拟大自然中自然进化的过程并遵循遗传机制来求解问题的最优解的算法。
本文介绍了遗传算法的发展史，并对算法过程中编码方式、适应度函数选择、选择策略、遗传算子处理、参数控制进行了详尽探讨。
关键词：遗传算法；编码；适应度函数；选择策略；遗传算子一、引言遗传算法是在20世纪80年代迅速发展起来的一种随机搜索与优化算法，近年其成功的应用于工业、经济管理、交通运输等不同领域[1]，应用前景广泛，本文将从其起源，发展，重要人物，重要文章开始讨论，重点探讨算法过程中的一些关键步骤中的问题。
二、遗传算法的起源和发展分支遗传算法是通过模拟大自然中自然进化的过程并遵循遗传机制来求解问题的最优解的算法。
其核心的进化思想要追溯到Darwin的进化论与Mendel的遗传学说。
Darwin提出了“物竞天择，适者生存”，生物的遗传使得父代性状可以传至子代，而交叉，变异则产生新基因，为自然选择提供了丰富的原材料。
Mendel 则提出了分离率和自由组合率，奠定了现代遗传学的基础。
遗传算法是由密西根大学的Holland教授和他的学生在二十世纪六十年代对细胞自动机进行研究时率先提出的，并在1975年出版了《Adaptation in Natural and Artificial Systems》[2]。
以后，Holland将该算法加以推广。
其后，遗传算法不断在许多领域得到应用，算法本身也越来越成熟。
在20世纪80年代，在美国召开了第一届国际遗传算法会议，遗传算法迎来了其蓬勃发展时期，随着计算机计算能力的发展与实际需求的增多，遗传算法也更加广泛的在许多领域得到应用。
比如机器智能设计和机器人学习、计算机自动设计、系统优化设计、生产调度、时间表安排等等[1]。
正是由于其在许多重要领域获得了成功，因此受到了普遍关注并成为一个热门研究领域。
三、遗传算法发展中的重要人物与经典文章遗传算法是从Holland开始逐渐为世人所熟悉，其提出了模式定理[2]，而他的《Adaptation in Natural and Artificial Systems》也成了一部经典之作。
遗传算法综述
遗传算法综述遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。
进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
在阅读了一些相关资料后，我整理出这篇综述，将通过五个部分来介绍遗传算法以及其在计算机科学领域的相关应用、一、起源和发展分支尝试性地将生物进化过程在计算机中模拟并用于优化问题求解开始于20世纪50年代末，其目的是将生物进化的思想引入许多工程问题中而成为一种优化工具，这些开拓性的研究工作形成了遗传算法的雏形。
但当时的研究进展缓慢，收效甚微。
原因是由于缺少一种通用的编码方式，人们只有通过变异才能改变基因结构，而无法使用交叉，因而增加了迭代次数。
同时算法本身需要较大的计算量，当时的计算机速度便无法满足要求，因而限制了这一仿生过程技术的迅速发展。
20世纪60年代中期，Holland在Fraser和Bremermann等人研究成果的基础上提出了位串编码技术，这种编码技术同时适用于变异操作和交叉操作。
遗传算法的真正产生源于20世纪60年代末到70年代初，美国Michigan大学的Holland教授在设计人工适应系统中开创性地使用了一种基于自然演化原理的搜索机制，并于1975年出版了著名的专著“Adaptation in Natural andArtificial Systems”，这些有关遗传算法的基础理论为遗传算法的发展和完善奠定了的基础。
同时，Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中，设计了遗传算法执行策略和性能评价指标，他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用，而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指标则仍是目前衡量遗传算法优化性能的主要手段。
在Holland教授和他的学生与同事De Jong进行大量有关遗传算法的开创性工作的同时，德国柏林工业大学的Rechenberg和Schwefel等在进行风洞实验时，为了对描述物体形状的参数进行优化以获得更好的实验数据，将变异操作引入计算模型中，获得了意外的优良效果。
遗传算法综述
遗传算法综述刘珺（湘潭大学材料与光电物理学院2009级物理学二班 2009700206）摘要：遗传算法近年来广泛应用于计算机及自动化领域。
本文介绍了遗传算法的起源、发展简史和研究现状，对遗传算法的基本原理和编码问题进行了阐述，介绍了其特点，最后对其发展方向进行了分析和展望。
关键词：遗传算法；编码；并行；进化1 引言遗传算法(Genetic Algorithms 简称GA) 是模拟遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型, 是由Michigan大学Holland教授于1975年首次提出的。
这是一种新的全局优化搜索算法, 因其简单通用, 鲁棒性强, 适于并行处理, 已广泛应用于计算机科学、优化调度、运输问题、组合优化等领域。
2 遗传算法的起源与发展遗传算法来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。
其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
早在上个世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。
进入60年代后，美国密歇根大学的Holland教授在对细胞自动机（英文：cellular automata）进行研究时率先提出, 并于1975年出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，约翰•霍兰德教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
在二十世纪八十年代中期之前，对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面，直到在伊利诺伊大学召开了第一届世界遗传算法大会，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高。
遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
遗传算法总结
遗传算法总结简介遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化过程中的遗传机制和自然选择原理的优化方法。
它模拟了自然界的进化过程，通过对问题空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化解的过程。
遗传算法被广泛应用于解决各种优化、搜索和机器学习问题。
基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题空间中的最优解。
其主要步骤包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和确定终止条件等。
1.初始化种群：遗传算法的第一步是生成一个初始种群，其中每个个体代表一个可能的解。
个体的编码可以使用二进制、整数或实数等形式，具体根据问题的特点而定。
2.选择操作：选择操作通过根据适应度函数对种群中的个体进行评估和排序，选择较优的个体作为下一代种群的父代。
通常采用轮盘赌选择、竞争选择等方法来进行选择。
3.交叉操作：交叉操作模拟了生物遗传中的交配过程。
从父代个体中选择一对个体，通过交叉染色体的某个位置，生成下一代个体。
交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式进行。
4.变异操作：变异操作引入了种群中的一定程度的随机性，通过改变个体的染色体或基因，以增加种群的多样性。
变异操作可以是位变异、部分反转、插入删除等方式进行。
5.确定终止条件：遗传算法会循环执行选择、交叉和变异操作，直到满足一定的终止条件。
常见的终止条件有达到最大迭代次数、找到最优解或达到计算时间限制等。
优点和局限性优点•遗传算法可以在大规模问题空间中进行全局搜索，不受问题的线性性和连续性限制。
它适用于解决多目标和多约束问题。
•遗传算法具有自适应性和学习能力，通过不断的进化和优胜劣汰过程，可以逐步收敛到最优解。
•遗传算法易于实现和理解，可以直观地表示问题和解决方案。
局限性•遗传算法需要选择合适的编码方式和适应度函数，以及调整交叉和变异的概率等参数。
这些参数的选择对算法的性能和结果有较大影响，需要经验和调整。
遗传算法综述
遗传算法综述摘要：20世纪70年代初，Holland首先提出了遗传算法。
由于遗传算法是全新的模拟生物演化的仿生优化算法以及遗传算法既适合无表达又适合有表达的任何类函数，因此己成为许多学科共同关注的热点研究领域。
本文详细阐述了遗传算法的起源、发展过程以及对标准遗传算法的基本原理、实现步骤、流程和特点。
本文还对遗传算法收敛性进行分析，最后对遗传算法的应用领域和研究方向进行了概述。
关键字：遗传算法；实现；分析Abstract：The genetic algorithm is presented by Holland in 1970s.The genetic algorithm has become the focus of many subjects, for genetic algorithm is a new optimal algorithm to simulate the biological evolution, and it suits both to functions without expressions and to functions with expression.This paper describes the origin of the genetic algorithm, as well as the development of the standard genetic algorithm to the basic tenets of implementation steps, processes and characteristics. This paper also convergence of the genetic algorithm analysis, the final application of genetic algorithms and research areas of the direction in which outlined.Key words：Genetic Algorithm；implement；analysis1遗传算法的起源遗传算法是模拟生物在自然环境力的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优比概率搜索算法[1]。
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遗传算法综述史俊杰摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。
本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。
进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。
关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络1.遗传算法的起源遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。
在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。
这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。
2.遗传算法的发展过程从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。
在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。
1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。
进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。
进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。
由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。
3.遗传算法特点遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点：（1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要求。
（2）遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索，具有很高的隐含并行性，因而可以提高计算速度。
（3）遗传算法是一种自适应搜索技术，其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式来进行，从而增加了搜索过程的灵活性，具有较好的全局优化求解能力。
（4）遗传算法直接以目标函数值为搜索信息，对函数的性态无要求，具有较好的普适性和易扩充性。
（5）遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。
4.遗传算法研究理论在自然界，由于组成生物群体中各个体之间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存、优胜劣汰，将要淘汰那些最差个体，通过交配将父本优秀的染色体和基因遗传给子代，通过染色体核基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新群体。
在特定的条件下，基因会发生突变，产生新基因和生命力更强的新个体；但突变是非遗传的，随着个体不断更新，群体不断朝着最优方向进化，遗传算法是真实模拟自然界生物进化机制进行寻优的。
在此算法中，被研究的体系的响应曲面看作为一个群体，相应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵和向量的参数相应于生物种组成染色体的基因，染色体用固定长度的二进制串表述，通过交换、突变等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究的不同的解，目标函数值较优的点被保留，目标函数值较差的点被淘汰。
由于遗传操作可以越过位垒，能跳出局部较优点，到达全局最优点。
遗传算法是一种迭代算法，它在每一次迭代时都拥有一组解，这组解最初是随机生成的，在每次迭代时又有一组新的解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一目标函数给与评判，一次迭代成为一代。
典型的算法的流程图如图1所示，步骤有： Step1 初始化：采用随机法生成0N 个初始串作为初始群体，每个初始串称为一个个体。
Step2 计算适应度：根据适应度函数计算第 k 代种群每个个体的适应值)(i k X f k N i ,...,2,1 ，记具有最高适应值的个体为*kX 。
Step3 选择：由父种群k N k k X X ,...,1采用适应度比例法选出子种群k N k k X X '1',...,，其中被选中的概率为k N i i ki k ik N i Xf X f X P k ,...1,)()()(1==∑=。
Step4 交叉变异：交叉运算，从子种群中以相同的概率选出两个个体，这两个个体之间以事先给定的概率执行重组运算，产生两个新个体，重复这一过程。
变异运算根据一定的变异率 P~f 随机 地对 一个体的某一位进行翻转，产生一个新的个体，重复这一过程。
然后并入Step2中最高适应值的个体*k X 最终形成新一代群体1111,...,+++k N k k X X 记 ：1111,...,+++k N k k X X 中具有最高适应度的个体为 *1+k X 。
Step5 若遗传代数满足终止条件，则停止运算，输出 1作为近似最优个体；否则令 k= k+1转Step2。
图1 遗传算法流程图4.1遗传算法的原型John Holland 教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，称之为标准遗传算法。
标准遗传算法给出了遗传算法的基本框架，以后对于遗传算法的改进，都是基于此种算法。
尽管遗传算法的实现在细节上有所不同，但都具有以下的共同结构：算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体。
在每一次的迭代中，根据适应度函数评估群体中的所有成员，然后从当前群体中用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体。
在这些选中的个体中，一部分保持原样地进入下一代群体，其他的被用作产生后代个体的基础。
4.2遗传算法的基本要素遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、运行参数和遗传操作。
其中染色体编码方法是指个体的编码方法，目前包括二进制法、实数法等。
二进制法是指把个体编码成为一个二进制串，实数法是指把个体编码成为一个实数串。
适应度函数是指根据目标编写的计算个体适应度值的函数，通过适应度函数计算每个个体的适应度值，提供给选择算子进行选择。
运行参数是遗传算法在初始化时确定的参数，主要包括群体大小M，遗传代数G，交叉概率P t，和变异概率P m。
遗传操作是指选择操作、交叉操作和变异操作。
选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。
常用的方法有：（1）适应度比例方法，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。
（2）最佳个体保存方法，把群体中适应度最高的个体不进行配对交叉而直接复制到下一代中。
（3）排序选择方法，指在计算每个个体的适应度后，根据适应度大小对群体中个体排序，并把事先设计好的概率表按序分配给个体，作为各自的选择概率。
所有个体按适应度排序，而选择概率和适应度无直接关系而仅与序号有关。
（4）联赛选择方法，其操作思想是从群体中任意选择一定数目的个体，其中适应度最高的个体保存到下一代。
并反复执行，直到保存到的个体数达到预先设定的数目为止。
交叉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。
交叉操作的作用是组合出新的个体，是GA 区别于其它进化算法的重要特征，遗传算法中起核心作用的是遗传操作。
各种交叉算子都包括两个基本内容：（1）从由选择操作形成的群体中，对个体随机配对并按预先设定的交叉概率来决定每对是否需要进行交叉操作。
（2）设定配对个体的交叉点，并对这些点前后的配对个体的部分结构进行相互交换。
常用的交叉操作方法有一点交叉、二点交叉、一致交叉、二维交叉、树结构交叉等等。
变异即对群体中个体串的某些基因座上的基因值作变动。
变异的目的有两个：（1）使遗传算法具有局部的随机搜索能力。
（2）保持群体的多样性。
变异算子的操作一般分两步：（1）在群体中所有个体的码串范围内随机确定基因座。
（2）以事先设定的变异概率来对这些基因座的基因值进行变异。
变异算子有很多方式，如基本变异算子、逆转算子、自适应变异算子等等。
5.遗传算法的应用——遗传算法优化BP神经网络近年来人工神经网络发展迅速，在经济、军事、工业生产和生物医学等领域获得广泛应用，并产生深远的影响。
由于学习能力是神经网络中最引人注意的特征，所以在神经网络的发展过程中，学习算法的研究一直占据重要地位，上个世纪80 年代中期出现的BP（back-propagation）算法，有效地解决了前向多层神经网络地学习问题，从而极大地推动了这一领域的研究工作。
但是从本质上讲，BP 算法属于梯度下降算法，不可避免地存在易陷入局部极小、收敛速度慢、误差函数必须可导、网络结构某有成型的理论指导等缺点。
由美国密歇根大学的HollandJ。
教授发起的遗传算法是一种高效的并行全局搜索算法，该算法具有很好的鲁棒性，在解决全局优化问题方面取得了成功。
所以可以将遗传算法应用于神经网络的学习过程中，这样可以避免传统的BP算法容易陷入局部极小的问题，并且由于适应度函数无需可导，因此基于遗传算法的学习算法适应的神经元激活函数类型更广。
同时可以提高快BP 算法的训练速度，降低收敛时间。
5.1案例：利用遗传算法优化BP神经网络进行癌症诊断样本：样本数据为包括十个量化特征的平均值、标准差、和十个量化特征的最坏值，共30个数据。
明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立，因此，为了缩短建模时间，提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。
设计思路：利用遗传算法进行优化计算，首先需要将解空间映射到编码空间，每个编码对应问题的一个解（即为染色体或个体）。
这里，降编码长度设计为30，染色体的每一位对应一个输入自变量，每一位的基因取值为“1”或“0”，染色体为1，表示参与最终建模，否则，未参与。
选取测试集数据均差的倒数作为遗传算法的适应度函数。
设计步骤：如图2所示：（1）单BP模型建立为了比较遗传算法优化前后的预测效果，先利用全部的30个输入自变量建立BP 模型。
（2）初始种群产生随机产生N 个初始串结构数据，每个串数据结构即为一个个体，N 个个体构成了一个种群。
遗传算法以这N 个串结构作为初始点开始迭代。
（3）适应度函数计算这里选取测试集数据误差平方和的倒数作为适应度函数为： ()∑=-==n i ii t t SE X f 12ˆ11)(式中i tˆ为测试集的预测集，i t 为为测试集的真实值，n 为测试集的样本数目。