东北大学信息学院：遗传算法详解与发展历程

遗传算法是一种源自生物进化原理的现代优化计算方法，由美国密歇根大学的J.H.Holland教授在20世纪60年代中期首次提出并应用于自然和人工系统的自适应行为研究。这一概念的起源可以追溯到1967年，J.D.Bagley在其博士论文中正式提到了“遗传算法”这一术语。1975年，Holland的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》的出版标志着遗传算法的诞生，其中的“模式定理”（Schema Theorem）为遗传算法奠定了坚实的理论基础。 该讲义详细介绍了遗传算法的发展历程，包括早期的研究成果，如1985年第一届国际遗传算法会议的召开和国际遗传算法学会(ISGA)的成立，这促进了全球范围内对遗传算法的关注与应用研究。1989年，Holland的学生D.J.Goldberg的重要著作进一步扩展了对遗传算法的理解，而1991年L.Davis编纂的《遗传算法手册》则展示了算法在工程技术和社会生活中的广泛应用实例。 遗传算法的核心思想借鉴了生物进化的机制，通过模拟种群的繁殖、变异、选择和交叉等过程来搜索解空间。具体流程如下： 1. **群体生成**：初始种群由一系列可能的解（个体）组成，每个解用特定的编码方式表示问题的可能解决方案。 2. **变异**：随机改变种群中部分个体的特征，引入新的解决方案可能性，增加多样性。 3. **选择**：根据适应度函数评估每个个体的优劣，倾向于保留适应度较高的个体。 4. **交叉**：将两个或多个个体的部分基因进行交换，产生新的个体，这有助于信息的传播和重组。 5. **淘汰**：不适应的个体被淘汰，确保种群质量。 6. **迭代**：重复以上步骤，直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。 通过这些步骤，遗传算法能够有效地解决各种优化问题，例如组合优化、全局搜索、机器学习等领域的难题。它具有良好的全局搜索能力、较强的适应性和并行性，因此在许多工程实践和科研领域得到了广泛应用。