遗传算法详解：起源、原理与应用实例

遗传算法是一种源自生物学的优化搜索方法，起源于20世纪50年代的科学研究。早期，生物学家们尝试利用计算机模拟生物的遗传和进化过程，如德国柏林技术大学的I.Rechenberg和H.P.Schwefel在风洞实验中萌生了进化策略的概念。1966年，L.J.Fogel在设计自动机时提出了进化规划的理念，并在1967年由J.H.Holland进一步发展，他提出的串编码技术和自然选择理论成为遗传算法的核心。 Holland在1967年他的学生J.D.Bagley的博士论文中首次正式命名“遗传算法”(Genetic Algorithm)，这一术语标志着该领域的正式诞生。1975年，Holland的著作"Adaptation in Natural and Artificial Systems"的出版，进一步确立了遗传算法作为模仿自然选择和遗传机制的随机搜索算法的地位。 遗传算法的工作原理主要包括以下几个步骤： 1. 编码: 将问题变量转换为适应性个体（通常为基因或染色体），每个个体代表可能的解决方案。 2. 初始化种群: 创建一个初始解集合，作为算法的基础。 3. 选择: 通过适应度函数评估每个个体的优劣，优选部分个体进入下一代。 4. 交叉: 通过重组（交叉）优秀的个体，产生新的可能解。 5. 变异: 随机改变个体的某些部分，增加搜索的多样性。 6. 适应度评估: 计算新个体的适应度，决定其在种群中的生存概率。 7. 迭代与终止条件: 重复上述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足要求的解。 遗传算法广泛应用于各种领域，如工程设计、机器学习、组合优化、调度问题等，因其能处理复杂问题并具有较强的全局寻优能力而受到青睐。随着计算能力和算法改进，遗传算法在实际应用中不断展现出强大的解决问题能力。