进化计算简要综述

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第12卷第1期控制与决策1997年1月Vol12NolCONTR0L^ⅣDDECIONJan．1997进化计算有关研究与应用关键词造·量，苎￡》a1进化计算的起源与发展历史近年来，一类基于生物界的自然选择和自然遗传机制的计算方法，如遗传算法(GA，Ge—neticAlgorithms)、进化策略(ES，EvolutionStrategies)和进化规划(EP，EvolutionaryPro—gramming)等方法，在科研和实际问题中的应用越来越广泛，并取得了较好的效果。这些方法都是基于生物进化的基本思想来设计

2、、控制和优化人工系统，一般将这类计算方法统称为进化计算(EC，EvolutionaryComputation)。1．1遗传算法的起源与发展遗传算法是在本世纪六七十年代由美国Michigan大学的J．H．Holland教授及其学生和同事发展起来的。虽然早在50年代初期，就有研究人员开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程，到50年代末期，已有一些这方面的论文发表，但是当时从事这方面研究的主要是一些生物学家，研究的目的主要是为了更深入地理解自然遗传与自然进化现象。6O年代初，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性

3、，他认为不仅要研究自适应的系统，还要研究与之相关的环境，因此他提出在研究和设计人工自适应系统时，可借鉴生物自然遗传的基本原理，模仿生物自然遗传的基本方法。1967年，他的学生J．D．Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法(GeneticAlgorithms)”一词。此后，Hotland指导学生完成了多篇博士论文。到70年代初，Holland提出了“模板定理”(SchemaTheorem)，一般认为是遗传算法的基本定理”，从而奠定了遗传算法研究的理论基础。1975年，Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》．这是第一本系统论述遗传算法的专

4、著，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。80年代后．遗传算法广泛应用到各种复杂系统的自适应控制及复杂的优化问题中。1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法学会(ISGA，InternationalSocietyofGeneticAlgorithms)。此会后每两年举行一次。1989年，Holtand的学生D．J．Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。一般认为，这一时期的遗传算法从古典阶段发展到了现代阶段，本书则奠定了现代遗传算法的基

5、础。1991年，L．Davis编辑出版了·国家自然科学基金和清华大学理学院基金赞助项目195—12—08收褊维普资讯http://www.cqvip.com2控制与决策《遗传算法手册》，其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。从80年代开始，有关遗传算法的研究和应用13益普遍目前，几乎所有领域的研究人员都尝试过遗传算法在各自专业领域的应用，并取得了丰硕的成果。在实际应用过程中，遗传算法也得以进一步完善和发展。如遗传算法广泛用于机器学习领域，提出了各种分类系统(cs或CFS，ClassifierSystem)又如，J．R．Koza把遗传算法用于

6、最优计算机程序(即最优控制策略)的设计，并称之为遗传规划(GP，GeneticProgramming)'：。1．2进化规划的起源与发展进化规划是由美国的L．J．Fogel于60年代提出来的。在研究人工智能的过程中，他提出一种随机的优化方法，这种方法也借鉴了自然界生物进化的思想。他认为智能行为必须包括预测环境的能力，以及在一定目标指导下对环境作出合理响应的能力。不失一般性，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。Fogel提出的方法与遗传算法有许多共同之处，但不像遗传算法那样注重父代与子代的遗传细节(基因及其遗传操作)上的

7、联系，而是把侧重点放在父代与子代表现行为的联系上“。1966年，Fogel等出版了《基于模拟进化的人工智能》，系统阐述了进化规划的思想。但当时学术界对在人工智能领域采用进化规划持有怀疑态度，因此Fogel的进化规划技术与方法未能被接受直到90年代，进化规划才逐步被学术界所重视，并开始用于解决一些实际问题。1992年，在美国举行了进化规划第一届年会。此会每年举行一次，从而迅速吸引了大批各行业(如学术、商业和军事等)的研究人员和工程技术人员。1．3进化策略的起源与发展进化策略的思想与进化规划的思想有很多相似之处，但它是在欧洲独立于遗传算法和进化规划而发展起来的”

8、。1963年，德国柏林技术大学的两名学生I．Reeh