遗传算法探析：发展历程与应用

"这篇文章是关于遗传算法的综述，由上海交通大学信息学院院长席裕庚和柴天佑共同撰写。文中详细介绍了遗传算法的发展历程、理论基础和应用实践，并对相关概念进行了分析和评论。遗传算法是受生物进化论启发的一种计算智能方法，包括遗传计算、遗传编程和遗传学习等子领域，广泛应用于复杂问题的优化。文章还回顾了遗传算法的历史，特别提到了John Holland的工作，他在60年代至70年代期间，尽管面临传统人工智能的挑战，但仍坚持研究基于自然进化的理论，最终促成了遗传算法的形成和发展。" 正文: 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，源自查尔斯·达尔文的进化论。该算法的核心思想是通过模拟生物进化过程中的适应度评价、选择、交叉和变异等操作，寻找复杂问题的最优解。在1950年代中期，随着仿生学的兴起，科学家开始探索将生物进化原理应用于解决现实世界中的优化问题。 遗传算法与其他模拟进化算法如进化策略和进化规划的主要区别在于它们关注的进化层次和具体实现。遗传算法在处理复杂优化问题时表现出强大的全局搜索能力和并行性，这使得它在工程设计、调度、机器学习、网络优化等领域有广泛应用。 席裕庚和柴天佑的文章中，详细梳理了遗传算法的历史，指出密歇根大学的John Holland在60年代的研究为遗传算法奠定了基础。他的工作强调了群体搜索和基于适应度的选择策略，即使在当时传统人工智能占主导地位的情况下，他和他的学生仍然坚持并推进了这一领域的研究。此外，Bagley首次提出了"遗传算法"这一术语，并在论文中展示了其在实际问题中的应用。 遗传算法的基本操作包括编码、选择、交叉和变异。编码是将问题的解决方案转化为可遗传的表示，如二进制串或浮点数向量。选择根据个体的适应度值决定其在下一代中生存的机会。交叉（或称重组）是在两个个体之间交换部分遗传信息以产生新个体，而变异则是随机改变个体的一部分特征，保持种群的多样性。 遗传编程是遗传算法的一个扩展，它通过遗传操作直接优化程序结构，从而自动构建解决问题的计算机程序。遗传学习则将遗传算法应用于机器学习，通过演化过程改进模型的性能。模拟进化算法则更广泛地涵盖了所有受生物进化启发的优化技术。 遗传算法作为一种强大的优化工具，其理论和应用持续发展，吸引了多个学科的关注。席裕庚和柴天佑的文章提供了对该领域深入的理解，对研究者和实践者来说都是一份宝贵的参考资料。