遗传算法：现代优化计算的核心方法

"这是一份关于东北大学信息学院专题选修课‘现代优化计算方法’的资料，由系统工程研究所的刘士新教授讲解，主要关注遗传算法的设计和应用。遗传算法是一种受到生物进化机制启发的优化计算方法，由J.H.Holland教授于20世纪60年代中期提出，并在后续几十年间得到了快速发展和广泛应用。" 现代优化计算方法中的遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算模型，用于解决复杂的优化问题。这种方法基于自然选择、遗传和突变等生物学概念，通过模拟这些过程来搜索问题空间中的最优解。 1. **遗传算法的起源**： - 60年代中期，J.H.Holland教授首次提出了将生物的遗传机制应用于自适应系统研究的概念。 - 1967年，J.D.Bagley在其博士论文中正式引入“遗传算法”这一术语。 - Holland在1975年的著作《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》中进一步阐述了遗传算法，这是该领域的里程碑事件。 - “模式定理”是Holland在70年代初提出的，它为遗传算法的理论基础提供了关键支持。 2. **遗传算法的发展**： - 1985年，国际遗传算法会议的召开和ISGA的成立，标志着遗传算法成为一门独立的研究领域。 - D.J.Goldberg的著作《GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning》在1989年出版，全面介绍了遗传算法的理论与应用。 - L.Davis编辑的《遗传算法手册》（1991年）包含了遗传算法在各个领域的应用实例，显示了其广泛的应用潜力。 3. **遗传算法的基本流程**： - **编码**：将问题的解决方案表示为一组二进制或离散的字符串，称为染色体。 - **初始化**：创建一个随机初始种群。 - **选择**：依据适应度函数（评价解的质量）进行选择，使优良的个体有更高的概率被保留。 - **交叉**：模拟生物繁殖，选取两个个体进行基因交换，产生新的后代。 - **变异**：按照一定概率对个体的某些基因进行随机改变，保持种群的多样性。 - **迭代**：重复上述过程，直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数、找到满意解等）。 遗传算法的优势在于其全局搜索能力和对问题的非线性、多模态性质的处理能力。它适用于解决连续优化问题、组合优化问题、机器学习中的参数调优等问题。然而，遗传算法也存在一些挑战，如收敛速度较慢、容易陷入局部最优等，因此在实际应用中通常需要结合其他优化策略进行改进。 通过深入理解和掌握遗传算法，工程师和科研人员能够利用这种强大的工具解决各种现实世界中的复杂优化问题，包括但不限于工程设计、经济调度、网络路由、机器学习模型的参数调整等多个领域。