遗传算法(Genetic Algorithms)简介

来源：互联网   发布日期：2011-09-06 13:36:33   浏览：9532次  

遗传算法(Genetic Algorithms)简介

一、遗传算法的历史和现状
遗传算法（Genetic Algorithms）是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。它是在70年代初期由美国密执根（Michigan）大学的霍兰（Holland）教授发展起来的。1975年霍兰教授发表了第一本比较系统论述遗传算法的专著《自然系统与人工系统中的适应性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了进化算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。迄今为止，遗传算法是进化算法中最广为人知的算法。
近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用，取得了一些令人信服的结果，所以引起了很多人的关注，而且在发展过程中，进化策略、进化规划和遗传算法之间差异越来越小。遗传算法成功的应用包括：作业调度与排序、可靠性设计、车辆路径选择与调度、成组技术、设备布置与分配、交通问题等等。
    （一）遗传算法的特点
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为：（1）首先组成一组候选解；（2）依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；（3）根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；（4）对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
遗传算法还具有以下几方面的特点：
（1）遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数集进行了编码的个体。此操作使得遗传算法可直接对结构对象进行操作。
（2）许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
（3）遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
（4）遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。
（5）具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索，时硬度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
    （二）遗传算法的运用领域

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