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遗传算法-蔡自兴,徐光佑
1、遗传算法生物种群的生存过程普遍遵循达尔文的物竞天择、适者生存的进化准则。种群中的个体依据对环境的适应能力而被大自然所选择或淘汰。进化过程的结果反映在个体结构上，其染色体包含若干基因，相应的表现型和基因型的联系表达了个体的外部特性与内部机理间的规律关系。生物通过个体间的选择、交叉、变异来适应大自然环境。生物染色体用数学方式或计算机方式来表达就是一串数码，仍叫染色体，有时也叫个体；适应能力用对应一个染色体的数值来衡量；染色体的选择或淘汰的问题是按求最大还是最小问题来进行的。20世纪60年月以来，如何仿照生物来建立功能强大的算法，进而将它们运用于冗杂的优化问题，越来越成为一个讨论热点。进化计算〔evolutionarycomputation〕正是在这一
2、背景下孕育而生的。进化计算包括遗传算法〔geneticalgorithm,GA〕、进化策略〔evolutionstrategy〕、进化编程〔evolutionaryprogramming〕和遗传编程〔geneticprogramming〕,从本节起将逐一对它们进行商量。遗传算法是仿照生物遗传学和自然选择机理， ...

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关键词：遗传算法 Evolutionary Programming Computation Evolutions