遗传算法简介：从生物进化到计算智能

"本资料主要介绍了遗传算法的基础知识，由专家蔡亮讲解。内容涵盖遗传算法的起源、发展以及其生物学基础，同时提到了生物进化理论中的关键概念，并解释了遗传算法在模拟生物进化过程中的基本术语和机制。" 遗传算法是一种受到生物进化理论启发的全局优化技术，起源于20世纪50年代，由Holland教授提出。他的学生J.D.Bagley首次提出了“遗传算法”这一术语。随着Holland的模式定理在70年代的发表，遗传算法逐渐被学术界接受并应用于最优化问题。Holland的学生DeJong将其用于解决实际问题，而Grefenstette则开发了首个遗传算法软件，标志着遗传算法在计算机科学中的应用迈出了实质性的一步。 遗传算法的发展不仅限于遗传算法本身，它与进化规划（EP）、进化策略（ES）一同构成了进化计算的一部分，这些方法都是计算智能领域的重要组成部分。此外，遗传算法还与遗传程序设计（GP）、人工神经网络、模糊系统理论等其他计算方法相互交织，共同推动了计算智能的发展。 遗传算法的生物学基础在于生物进化理论和遗传学。达尔文的自然选择学说，包括遗传、变异、生存斗争和适者生存，是遗传算法的核心理念。遗传学的研究揭示了生物的遗传信息存储在染色体中，通过基因的复制、交叉和变异产生新的生物性状，适应环境的基因更有可能传递给下一代。 现代综合进化论对达尔文的理论进行了扩展，强调种群而非个体的进化，以及基因库的变化如何影响物种的进化。同时，非达尔文式进化理论如分子进化中性理论、跳跃进化理论和间断平衡进化理论，虽然在细节上有所不同，但仍然承认自然选择在进化过程中的核心作用。 在遗传算法中，编码是将问题的解决方案转化为遗传表示的关键步骤，如同生物体的DNA序列。通过选择、遗传和变异这三个基本操作，遗传算法模拟了生物进化的过程，以寻找问题的最优解。选择过程模仿了优胜劣汰的自然法则，遗传确保优秀的特性得以保留，而变异则引入新的可能，使得算法能够在搜索空间中探索更多解。 遗传算法是一种强大的优化工具，它利用生物进化的基本原理，通过模拟种群的进化过程来解决复杂问题。在工程、科学、经济等多个领域都有广泛的应用，如参数优化、机器学习模型的训练、复杂系统的设计等。理解和掌握遗传算法的基础知识对于研究和应用计算智能技术至关重要。