遗传算法探析：从生物学背景到工程应用

"本资源是理学院应用数学系关于遗传算法的教程，属于工程应用软计算系列，旨在介绍遗传算法的生物学背景、基本原理、MATLAB应用实例以及实际应用案例。" 遗传算法是一种受到生物进化过程启发的优化算法，由美国密执安大学的Holland教授及其团队在20世纪60年代发展起来。该算法模仿生物的自然选择和遗传机制，采用种群搜索策略，通过个体间的交叉、变异等操作来逐步优化问题的解决方案。遗传算法的核心概念包括种群、染色体（个体编码）、适应度函数、选择、交叉（重组）和变异等。 在遗传算法的发展历程中，J.H.Holland做出了关键性的贡献。他在60年代提出将生物遗传机制应用于人工自适应系统，强调了交叉和变异运算的重要性。70年代，他提出的模式定理为遗传算法的理论基础提供了支撑。Holland的著作《自然系统和人工系统的自适应性》进一步系统阐述了这一理论。 J.D.Bagley作为Holland的学生，在1967年首次提出了“遗传算法”这个术语，并在博士论文中定义了基本的遗传算子，如复制、交叉、变异等，同时引入了双倍体个体编码方法。他的工作为后来的自适应遗传算法奠定了基础。 K.A.DeJong在1975年的博士论文中结合Holland的模式定理，进行了大量的数值优化实验，这些实验对于理解遗传算法的运作机制和优化效果有着重要意义。 D.J.Goldberg在1980年代的工作进一步推动了遗传算法的应用，他的著作《遗传算法实践》对遗传算法的理论和应用进行了全面的介绍，使得遗传算法成为解决复杂优化问题的重要工具。 遗传算法在MATLAB中的应用示例通常涉及编写程序来实现种群初始化、适应度评估、选择策略、交叉和变异操作。这些示例可以帮助学习者理解和掌握如何在实际问题中应用遗传算法，例如在函数优化、组合优化、机器学习等领域。 在实际应用中，遗传算法已被广泛应用于工程设计、网络优化、调度问题、机器学习模型参数调整等多个领域。它的优势在于能够处理多目标、非线性、不连续的优化问题，而且往往不需要问题的梯度信息，这使得它在许多复杂问题的求解中表现出强大的能力。