导读：本文应用于遗传算法有哪些方向？-- 遗传算法在操作上具有高度的并行性,许多研究人员都在探索在并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略。...
遗传算法研究方向主要有以下几个方面：
1. 遗传算法基础理论研究
在遗传算法中,群体规模和遗传算子的控制参数的选取 是必要的试验参数。
遗传算法的收敛也是遗传算法基础理论研究方向之一。
2. 遗传算法的分类系统
分类系统属于基于遗传算法的机器学习中的一类,包括一个简单 的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统 。
分类系统被人们越来越多地应用在科学、工程和经济领域中,是目 前遗传算法研究中一个十分活跃的领域。
3. 分布并行遗传算法
分布并行遗传算 法的研究表明,只要通过保持多个群体和恰当控制群体间的相互作用 来模拟并行执行过程,即使不使用并行计算机,也能提高算法的执行效 率。
4. 遗传进化算法
模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法--进化算法。其余两种算法是进化规划和进化策略 。
5. 遗传神经网络
包括连接权、网络结构和学习规则的进化。遗传算法与神经网络 相结合,正成功地用于从时间序列分析财政预算。
