遗传算法研究与应用

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1、遗传算法研究与应用姓名：黄海全班级：32010801学号：12专业：自动化（交通信息与控制）学院：电子与控制工程学院摘要：遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起來的高度并行、随机、口适应搜索算法。它的研究历史比较短，早期是一种试图解释门然系统中生物的复杂适应过程入手，模拟生物进化的机制来构造人工系统的模型。近年来世界范围形成的进化计算热潮，计算智能已作为人工智能研究的一个重要方向，以及后来的人工生命研究兴起，使遗传算法受到广泛的关注。一、研究现状遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是近年来迅速发展起来的一种

2、全新的随机搜索与优化算法。它是由美国密执安大学J・Holland教授提出的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。它起源于达尔文的进化论，是模拟达尔文的遗传选择和口然淘汰的生物进化过程的计算模型。遗传算法的研究引起了国内外学者的关注。自1985年以来，国际上已召开了多次遗传算法的学术会议和研讨会，国际遗传算法学会组织召开的ICGA(InternationalConferenceonGeneticAlgorithms)会议和FOGA(WorkshoponFoundationofGeneticAlgorithms)会议,

3、为研究和应用遗传算法提供了国际交流的机会。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体Z间的信息交换，搜索不以梯度信息为基础。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，可广泛应用于组合优化、机器学习、口适应控制、规划设计和人工生命等领域。作为一种全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及应用范围广等特点，使其成为21世纪智能让算核心技术之一。进入80年代，遗传算法迎來了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的话题近年来，遗传算法已被成功地应用于经济答理、交通运输、工业设计等不同

4、领域.解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。二、遗传算法概述遗传算法是一类借鉴主物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的自适应概率性随机化迭代搜索算法。1975年，美国Michigan大学的J.H.Holland教授在从事机器学习时注意到，学习不仅可以通过单个生物体的适应来完成，而且可以通过一个种群的许多进化适应來加以实现，KennethDeJong将这种算法用来解决优化问题。Holland研究GA是从设计和实现一种能应付变化的、不确定环境的鲁棒

5、性好的自适应系统开始。他认为这种系统的自适应是从所处的环境屮随吋得到反馈的函数关系，因而形成了我们今天称之为简单遗传算法的再生计划(ReproductivePlan)。这种简单的GA只是一类具冇固定种群(Population)®!模、个存用固定长度的基因链的抽象模型。根据适应度(Fitness)来随机地选择双亲，并按交叉(Crossover)和变异(Mutation)算子来产生新的种群。遗传算法的特点是它的算法中不包含待解决问题所持有的形态。它是从改变基因的配置来实现问题的整体优化的，因而属于自下而上的优化方法。类似于生物的进化过

6、程，遗传算法处理的是变量集合的编码而非变量本身。它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。遗传算法的这些特点已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、□适应控制和人工生命等领域。它是现代冇关智能计算屮的关键技术之一。1)遗传算法GA的基木思想遗传算法［1卅(GA)是近几年发展起來的一种崭新的全局优化算法。1962年霍兰德(Holland)教授首次提出了GA算法的思想，它的基木思

7、想是基TDarwin进化论和Mendel的遗传演说。Darwin进化论最重要的是适者生存的原理，它认为每一代种群总是向着前进方向发展，越来越适应环境。毎一个个体都有继承前代的特性，但不是完全继承，会产生一些新特性。最终只有适应环境的特征才能被保留下來。Mendel遗传学说最重要的是基因遗传原理，它认为遗传以密码式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。一条染色体中存在很多基因，每个基因冇自己的位置并控制着外部特征；基因的产生和变异直接影响到个体的特性是否能适应环境。经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。遗传算法正

8、是借用了仿真生物遗传学和自然选择机理，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高。从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。这一点体现了白然界中…物竞天择、适者生存”进化过程。与自然界相似，遗传算法对求解问题的本