目录_一、遗产算法的由来
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二、遗传算法的国内外讨论现状
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三、遗传算法的特点
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四、遗传算法的流程
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五、遗传算法实例
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六、遗传算法编程
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附录一:运行程序
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遗传算法基本理论与实例一、遗产算法的由来遗传算法(Genetic Algorithm,简称 GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟讨论
20 世纪 40 年代以来,科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学和人工系统的新思想、新方法
很多学者对关于从生物进化和遗传的激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统讨论的计算技术——生物进化系统的计算模型,以及模拟进化过程的算法进行了长期的开拓性的探究和讨论
John H
Holland 教授及其学生首先提出的遗传算法就是一个重要的进展方向
遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学说
根据达尔文的进化论,地球上的每一物种从诞生开始就进入了漫长的进化历程
生物种群从低级、简单的类型逐渐进展成为高级复杂的类型
各种生物要生存下去及必须进行生存斗争,包括同一种群内部的斗争、不同种群之间的斗争,以及生物与自然界无机环境之间的斗争
具有较强生存能力的生物个体容易存活下来,并有较多的机会产生后代;具有较低生存能力的个体则被淘汰,或者产生后代的机会越来越少
达尔文把这一过程和现象叫做“自然选择,适者生存”