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第8章进化算法

—遗传算法

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8.1遗传算法简介

8.1.1遗传算法的发展

发展历史

20世纪60年代初，美国Michigan大学Holland

教授开始研究自然和人工系统的自适应行为，意

识到用群体方法有哪些信誉好的足球投注网站以及选择、交叉、变异等操

作策略的重要性；Bagley发明“遗传算法”一词。

1968—1971年，Holland教授提出重要的模式

理论，并实现了遗传算法进化过程的计算机模拟；

1975年，遗传算法发展史上的两块里程碑诞生：

一是，Holland教授出版了经典著作《自然系统

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和人工系统的自适应性》，首次明确提出遗传算

法的概念；二是，DeJong完成了具有指导意义

的博士论文《遗传自适应系统的行为分析》，深

入领会了模式定理，他的研究工作为遗传算法及

其应用打下了坚实的基础，得到的结论至今仍具

普遍的指导意义。

1981年，Bridge在她的博士论文中研究了6种复

制策略，目的是克服DeJong的轮盘赌复制操作

中的随机误差。

1989年，Holland的学生Goldberg出版了专著

《有哪些信誉好的足球投注网站、优化和机器学习中的遗传算法》，系统

总结了遗传算法的主要研究结果，奠定了现代遗

传算法的科学基础。引用率最高。

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1991年，Davis编辑出版了《遗传算法手册》，

为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导

作用。

20世纪90年代以来，遗传算法在各领域得到持续

广泛的应用。

遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理

的优化有哪些信誉好的足球投注网站方法。

创立目的

抽象和严谨解释自然界的适应过程；

将自然生物系统的进化机理运用到工程系统、计

算机系统或商业系统等人工系统的设计中。

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8.1.2遗传算法的生物遗传学基础

生物进化的三个因素

遗传、变异、选择。

遗传：指生物把它的特性、形状传给子代，使得

后代在这些特性、形状上总是和亲代相似；是生

物进化的基础。

变异：指子代和亲代总是存在某些不相似的现象；

是生物个体间相互区别的基础，为生物的进化、

发展创造了条件。

选择：指择优的能力；决定生物进化的方向。

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8.1.3遗传算法的基本思想

遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜

索算法，它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进

化原理引入能够表征待优化参数的编码串(个体)种

群中，按照一定的适应度函数及一系列遗传操作

对各个体进行筛选，从而使适应度高的个体被保

留下来，组成新的种群，新种群中包含了上一代

的大量信息，并且引入了优于上一代的新个体。

如此周而复始，种群中各个体的适应度不断提高，

直至满足一定的终止条件。此时，种群中适应度

最高的个体即为待优化参数的最优解。

以上工作原理，使其能够在复杂空间进行全局优

化有哪些信誉好的足球投注网站，并且具有较强的鲁棒性；对于有哪些信誉好的足球投注网站空间，

基本无需限制性的假设(如连续、可微、单峰值等)。