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1、中国石油大学胜利学院本科毕业设计（论文）对称密码体制DES及其MATLAB实现第一章课题的研究背景和意义1.遗传算法的发展及国内外的研究现状从Holland教授基础遗传算法的思想到现在，遗传算法的发展不过才40多年的历史，总的来说，遗传算法的发展历史可以分为以下阶段：20世纪70年代初Holland教授首次提出遗传算法的思想和基本原理，奠定理论基础。1975年他出版了《自然系统和人工系统的自适应性》一书，该书主要论述遗传算法和人工系统的关系。80年代，他用遗传算法第一个实现了机器学习系统，开创算
2、法学习的新篇章。1.1遗传算法的研究背景遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)[.]是由美国Miehigan大学J.H.Holland教授于1975年首次提出的。它遵循Darwin的进化论及Mendel遗传学说，在数学优化算法的基础上,加入自然界的遗传和自然进化选择机制，具有全局优化能力,是一种模仿生物进化的随机搜索算法。遗传算法的处理对象并不是相关参数本身,而是参数编码后的个体。它将问题的可能解表示为染色体，用适应度函数对搜索空间的解进行评价,然后按照遗传学规律进行选择、叉和变异操
3、作，直到达到终止条件为止。本质是一种求解问题的高度并行性全局搜索算法。遗传算法的优化思想,使它能够在搜索过程中,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应的控制搜索过程，在全局范围内求得最优解。由于遗传算法并不要求对求解问题有深入的了解，且具有很强的鲁棒性,使得遗传算法能够广泛地应用于很多学科,尤其是对一些NP难问题的求解，表现出优异的性能。31中国石油大学胜利学院本科毕业设计（论文）1.2遗传算法的研究发展20世纪60至70年代兴起阶段。遗传算法的产生，要归功于Hofland教授对于自适应的研
4、究。在该研究中，他用一种新的数学模型来描述生物进化过程,得到的结果,使他意识到这种模型，不仅仅是模拟生物进化的数学模型,也是可以用来优化计算的一种数学方法。这一切都发生在二十世纪的六十年代"Holland教授将生物进化数学模型化，发现了进化过程与自适应系统的相似性，并将其引入到该系统的设计。Holland的学生Bagley也参与到了该研究中来"他于1967年,提出了遗传算子的雏形，并将其整理在他的博士论文中。Holland经过了多年的研究后，在1968年的时候，提出了遗传算法的理论基了础——模式
5、定理。然后，1975年Holland和美国的DeJong博士作出了开创性的成绩。Holland出专著论述了遗传算法和人工自适应系统的相似性。而DeJong博士在模式定理的基础上，通过大量的数值试验，将遗传算子完善,建立了遗传算法的工作框架和五函数测试平台。20世纪80年代发展阶段。二十世纪的八十年代,分类系统(Classifiersystem),作为第一个基于遗传算法的机器学习系统，为分类器的构造提出了一个完整框架"Holland作为其实现者，揭开了在机器学习上进行遗传算法的新概念。随后，在19
6、89年Goldberg对遗传算法的一些相关工作进行了总结，包含了遗传算法在这一时期的主要研究成果，从理论和实际应用方面对遗传算法进行了详细的论述,使得遗传算法的基本框架得以形成"并将这些内容整理成专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，奠定了现代遗传算法的基础。此后，许多学者经过大量的研究，对遗传算法提出了改进，得到了不少成功的遗传算法模型。从而让遗传算法能够在更加广泛的领域得到应用。20世纪90年代高潮阶段。20世纪90年代，人们比较重视遗传算法的一些基本问题。遗传算法作为一种高效、鲁棒性好
7、的全局优化算法，它的发展极为迅速，在许多领域(如机器学习、模式识别、神经网络和工程优化等)得到了广泛的应用，引起了许多学者的注意"在最近兴起的人工生命、遗传编程、进化计算领域中，研究人员将遗传算法与计算机技术相结合，试图模拟自然界的自适应!自组织和再生能力，设计出具有“生命”的人工系统。遗传算法的研究领域主要包含以下几类：遗传算法理论与技术、31中国石油大学胜利学院本科毕业设计（论文）遗传算法优化、用遗传算法进行分类系统的机器学习"相对于生物学理论，遗传算法的数学理论基础是比较薄弱的。虽然如此，
8、作为一门新发展起来的学科，遗传算法还是呈现给我们一种通用的算法框架，该框架不依赖求解问题的种类，具有较强的全局搜索能力。1.3遗传算法的国内外研究数理方面：作为遗传算法的提出者,Holland提出了遗传算法的基础理论:模式定理。而随后发展的隐含并行性定理和建筑块假设的提出,是前期算法理论上的成就,为遗传算法的发展和应用起到了至关重要的作用。而随着研究的深入,模式理论的拓广和深入成为了理论研究的热点之一；其次,通过马氏链分析遗传算法,也成为了理论研究的一个方向。除此之外,通过收敛理论分析遗传算法也
