遗传算法发展历程与应用深度探讨

遗传算法综述由席裕庚等人撰写，是一篇探讨该领域重要进展的文章。遗传算法源自于生物进化论和群体遗传学，是一种模仿自然界生物进化过程的计算智能方法，如今在众多学科中占据着核心地位。文章系统性地回顾了遗传算法的发展历程，从其起源、理论构建到实际应用进行了深入剖析。 六十年代中期，霍兰德教授开始探索自然和人工系统的自适应性，强调群体方法在解决问题中的关键作用，这成为遗传算法诞生的理论基础。尽管当时传统人工智能倾向于逻辑一数学智能，但霍兰德和他的团队继续研究基于自然进化原理的方法，其中Baggley的"遗传算法"概念和早期应用论文标志着这一领域的正式登场。他首次提出双倍体编码的概念，这是一种创新的基因表示方式，对后来的遗传算法设计产生了深远影响。 遗传算法与进化策略和进化规划并列为模拟进化算法的主要分支，尽管它们都源于达尔文的进化论，但侧重点各有不同。遗传算法因其深入的研究和广泛的应用脱颖而出，它通过模拟生物种群的遗传、选择和突变过程，解决了诸如函数优化、组合优化等问题。例如，遗传编程利用遗传算法实现自动程序设计，而遗传学习则是将遗传算法应用于机器学习中的参数优化。 文章还提到了早期的生物学家如Fraser和Barilelli的工作，他们在计算机上模拟生物进化，尽管这些成果并未被充分应用到人工系统，但为现代遗传算法的发展提供了启示。遗传算法的应用领域广泛，涵盖了工业工程、控制理论、计算机科学等多个学科，如在电路设计、物流调度、机器学习模型优化等方面都有显著效果。 总结来说，这篇综述深入探讨了遗传算法的理论背景、历史发展、核心概念和广泛应用，旨在为读者提供一个全面理解这个强大工具的框架，对于从事相关研究或希望运用遗传算法解决实际问题的人来说，是一份重要的参考资料。