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遗传算法的原理及其应用研究
刘佳丽 刘旭
【摘要】:本文在简要介绍了遗传算法的起源与发展的基础上,介绍了遗传算
法的原理及其遗传算法在解决问题时的基本流程,对算法在组合优化、人工智
能、多目标优化等领域的应用、现状及存在的问题进行了分析。
【关键词】:遗传算法;遗传算子;原理;应用
遗传算法 GA(Genetic Algorithm)最初是由 J.Holland 教授于 1975 年提出。
它是一种仿照达尔文生物进化过程的模型,用来随机搜索最优解。其主要特点
是初始搜索不需要先验知识,具有简易灵活、全局并行搜索、鲁棒性强的优
点。尤其适合解决规模大、非线性的多目标优化问题。
1 遗传算法的原理
遗传算法是在择优过程中留下有用的,淘汰无用的。通过选择、交叉和变异等
操作实现。选择的作用是从当前种群中选取适应度较高的个体保留下来;交叉
的作用是指交换两个编码之间的部分从而产生新的个体;变异则是保持多样性
的重要途径,通过改变个体上某一位基因的值来获取新个体。通过遗传操作,
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