遗传算法的应用.doc

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1、期末论文课程名称:人工智能设计题目:遗传算法院系:xxxxxxxx班级:xxxxxxxx设计者:xxxxxxx学号:xxxxxxxxxxxxx指导教师:xxxxxxxxx昆明学院遗传算法的发展及其应用摘要:遗传算法GA(Genetic Algorithms)由美国学者J.H.Holland提出,它是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代,通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因结构就保存下来。它是一种模拟自然界生物进化过程的计算模型。它的求解问题是从多个可行解开始,然后通过一定的法则进行迭代以产生新解,直到得到最优结果。就实质

2、而言,遗传算法是一种具有内在并行性,能有效解决计算量大的问题。关键词:遗传算法,最优化方法,遗传算法的应用The Development And Application ofGenetic Algorithms(School of Control Science and Engineering, Shandong University , Jinan, ) Abstract: Genetic Algorithms (GA) is put forward by the American scholars J.H.Holland, it is based on the Darwin's th

3、eory of evolution and Mendel's biological Genetic theory on the basis of the algorithm. Gene and gene mutations may produce hybrid of environment adaptable offspring of the survival of the fittest, through natural selection, adapt to the genetic structure of high value is preserved. It is a natur

4、al evolution process of the simulation calculation model. It was solved DuoGe feasible solution from the start, and then through the certain principles of the iteration to produce new, get the optimal results until. Just parenchyma, genetic algorithm is a has intrinsic parallelism, can effectivel

5、y solve the problem of large amount of calculation.  Key words: Genetic Algorithms, optimization method, the development of Genetic Algorithms 遗传算法的生物学基础生物在其延续生存的过程中,逐渐适应于其生存环境,使得其品质不断得到改良,这种生命现象称为进化(Evolution)生物进化是以集团形式进行的,这样的一个团体称为群体(Population),组成群体的单个生物称为个体(Individual),每个个体对其生存环境都有不同的适应能力,这种适

6、应能力称为个体适应(Fitness)。达尔文(Darwin)把在生存斗争适者生存,不适者淘汰的过程叫做自然选择(Natural Selection)[1]。达尔文的自然选择学说表明,遗传和变异是决定生物进化的内在因素,生物发展进化主要有三个原因:遗传、变异和选择。遗传是指父代与子代之间,在性状上存在的相似现象。变异是指父代与子代之间,以及子代的个体之间,在性状上或多或少地存在的差异现象。选择是指具有精选的能力,它决定生物进化的方向。遗传算法的产生和发展50 年代末60 年代初, 生物学家Fraser 试图通过计算的方法来模拟生物界"遗传与选择"的进化过程,这便是GA 的雏形。受此启发,H

7、olland 教授认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。1967 年Bagley 在其博士论文中首次提出了"遗传算法"这一术语。1975 年,Holland 出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法,提出了遗传算法的基本定理-模式定理, 从而奠定了遗传算法的理论基础。20 世纪80 年代初,Holland 教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统--分类器系统(Classifier Syst

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