导读：遗传算法的数学基础数学_运筹学_遗传算法 作者：张文修 梁怡 遗传算法(genetic alzonthm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智...
前言
遗传算法(genetic algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术。它模拟达尔文的自然进化论与孟代尔的遗传变异理论，具有坚实的生物学基础；它提供从智能生成过程观点对生物智能的模拟，具有鲜明的认知学意义；它适合于无表达或有表达的任何类函数，具有可实现的并行计算行为；它能解决任何类实际问题，具有广泛的应用价值。因此，最近十多年，遗传算法在国内外倍受重视。
遗传算法的思想由来已久。早在20世纪50年代，一些生物学家就着手于计算机模拟生物的遗传系统。1967年，美国芝加哥大学Holland，J．H．教授在研究适应系统时，进一步涉及进化演算的思考，并于1968年提出模式理论。1975年，Holland教授的专著《自然界和人工系统的适应性》(Adaptationin Natureand Artificial Systems)问世，全面地介绍了遗传算法，为遗传算法奠定了基础。此后，遗传算法无论在理论研究方面，还是在实际应用方面都有了长足的发展。
一种理论的成
