遗传算法结合机器学习

引用提到了基于遗传算法的机器学习这一新的研究课题，将遗传算法从优化搜索算法扩展到具有独特规则生成功能的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化的难题提供了希望。遗传算法可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念来编码决策变量，并模拟自然界生物的遗传和进化机理。同时，遗传算法还可以与神经网络、模糊推理和混沌理论等其他智能计算方法相结合，开拓新的智能计算技术。在遗传算法中，多个个体同时进行搜索，并使用概率搜索技术来指导搜索方向。这使得遗传算法具有并行性和自组织、自适应以及自学习性的特点。总之，通过结合遗传算法和机器学习，可以提供一种新的方法来解决复杂系统优化和知识获取的问题。