遗传算法及其发展状况研究

摘要

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效搜索算法,由美国的Holland教授于1975年首先提出.遗传算法摒弃了传统的搜索方式,模拟自然界生物进化过程,采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索.它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体,并将每一个体编码成符号串形式,模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程,对群体反复进行基于遗传学的操作(选择、交叉和变异),根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价,依据适者生存、优胜劣汰的进化规则,不断得到更优的群体,同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体,求得满足要求的最优解.作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用,取得了良好效果,并逐渐成为重要的智能算法之一.