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遗传算法及其应用
作者：黄少荣来源：《电脑知识与技术》2008年第34期
摘要：遗传算法是智能优化方法中应用最为广泛也最为成功的算法，在各个领域得到广泛应用。该文在介绍了遗传算法的发展历史和具体操作步骤的基础上，总结出遗传算法的特点，并对它的各个应用领域进行了详细阐述。
关键词：遗传算法；交叉；变异；选择；应用
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：10093044200834187403
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1引言
遗传算法（Ge
eticAlgorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰）演化而来的一种自适应全局优化概率搜索方法，它以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。
近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用方面，取得了一些令人信服的结果，使其成为一个多领域、多学科的重要研究方向。
2遗传算法的发展
遗传算法起源于本世纪40年代对生物系统所进行的计算机模拟研究，从生物学的角度进行生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等操作。60年代，美国的Holla
d教授认识到生物的遗
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传和自然进化现象与人工自适应系统的相似性，提出研究人工自适应系统时，可借鉴生物的遗传机制以群体的方法进行自适应搜索。1975年Holla
d出版了《自然系统和人工系统的适配》1系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式定理，这一理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。与此同时，DeJo
g基于遗传算法的思想并结合模式定理在计算机上进行了大量的纯数值函数优化计算机实验，并提出了诸如代沟等新的遗传操作技术，树立了遗传算法的工作框架2，Holla
d和DeJo
g的创造性研究成果改变了早期遗传算法研究的无目标性和理论指导的缺乏。80年代由Goldberg进行归纳总结，对遗传算法的基本原理及其应用进行了全面而完整的论述，奠定了现代遗传算法的科学基础3。
进入80年代，r