进化算法的发展与应用

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1、软件技术宋晓峰等：进化算法的发展与应用进化算法的发展与应用宋晓峰，亢金龙，王!宏（西安通信学院!陕西西安!"#$#$%）摘!要：进化算法是基于自然进化过程基本计算模型的一系列搜索技术，在函数优化、模式识别、机器学习、神经网络训练、智能控制等众多领域都有着广泛的应用。主要介绍进化计算及进化算法的起源与发展历史、特点与分类、有关研究与应用现状及有关软件与国际信息交流等方面的基本情况。简述进化规则和进化策略在智能控制中的应用。关键词：进化计算；进化策略；进化规则；遗传算法；智能控制中图分类号：&’(")!!!!!文献标识码：*!!!!!文章编号：#$$+)"),（($$%）

2、($$%%$)!"#"$%&’"()*(+,&&$-.*)-%(/%01#%$2)-%(,3-)4’")-.-./0,1234567，89/0:16;367，<9/0=367（,1>26?3@@A61B2C136D6EC1CAC5，,1>26，"#$#$%，?F162）!"#$%&’$：GH3;AC1362I1CF@5C1B1E2E5I15E34E52IBF167C5BF63;37JK2E5L36CF5B3@MAC2C136@3L5;3462CAI2;5H3;AC136MI3B5EENDCF2EO1L5;J2MM;1B2C136E164A6BC1363MC1@1P2C

3、136，@3L5;1L56C141B2C136，65AI2;65CO3IQCI216167，16C5;;1756CB36CI3;26LE336N&F1EM2M5I@216;J16CI3LAB5ECF53I1716，L5H5;3M167F1EC3IJ，BF2I2BC5I，E3IC，2MM;1B2C13626LECALJ345H3;AC136B3@MAC2C136N96LL1EBAEE5ECF52MRM;1B2C136345H3;AC136ECI2C5715E26L5H3;AC136MI37I2@@16743I16C5;;1756CB36CI3;;167N()*+,%-#

4、：5H3;AC136B3@MAC2C136；5H3;AC136ECI2C5715E；5H3;AC136MI37I2@@167；7565C1B2;73I1CF@E；16C5;;1756CB36CI3;;167!!进化算法是一系列搜索技术，包括遗传算法、进化编更适用于连续优化问题。进化策略可以确定机制产生出程、进化策略、遗传编程等。尽管进化算法有很多变化，但用于繁殖的父代，而遗传算法和进化规则则强调对个体适他们都是基于自然进化过程的基本计算模型。与传统的应度和概率的依赖，此外，进化规则把编码结构抽象为种基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是群之间的相似，而进化

5、策略抽象为个体之间的相似。进化一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。策略和进化规则已应用于连续函数优化、模式识别、机器［#］具有自组织、自适应、自学习的特性，能够不受问题性质学习、神经网络训练、系统辨识和智能控制的众多领域。的限制，有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。#N#!进化规划的起源与发展进化规划是由美国人T:NU375;于($世纪%$年代提56起源与发展出来的。他提出采用有限字符集上的符号序列表示模拟的环境，采用有限状态机表示智能系统。这种方法与遗传仿生进化研究主要有)类：遗传算法（7565C1B2;73R算法有许多共同之处，但不像遗传算法那

6、样注重父代与子I1CF@E）、进化策略（5H3;AC136ECI2C5715E）和进化规划（5H3;AR代的遗传细节，而是把侧重点放在父代与子代表现行为的C136MI37I2@@167）。第一类方法比较成熟，现已广泛应用，联系上。当时学术界对进化规划持怀疑态度，直到V$年进化策略和进化规划在科研和实际问题中的应用也越来代才逐渐受到重视并开始解决实际问题。越广泛。遗传算法的主要基因操作是选种、交配和突变，#N(!进化策略的起源与发展而在进化规则、进化策略中，进化机制源于选种和突变。进化策略是在欧洲独立于遗传算法和进化规划而发就适应度的角度来说遗传算法用于选择优秀的父代（

7、优秀展起来的。#V%)年德国大学的(名学生W5BF56K5I7和=N的父代产生优秀的子代），而进化规则和进化策略则用于’N-BFO545;，在利用流体工程研究所的风洞作实验室时W5R选择子代（优秀的子代才能存在）。遗传算法强调的是父BF56K5I7提出了按自然突变和自然选择的生物进化思想代对子代的遗传链，而进化规则和进化策略则着重于子代的进化策略思想。同样，当时人们无法接受，直到#VV$年本身的行为特性，即行为链。进化规则和进化策略一般都欧洲召开了第一届“基于自然思想的并行问题求解”的国不采用二进制编码，省去了运作过程中的编码—解码手续际会议。#N)