遗传算法基础：原理、应用详解

"该资源是关于遗传算法的入门讲解，由鹦鹉螺在2016年8月发布，涵盖了遗传算法的概述、原理和应用。" 遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，源于对生物自然遗传和进化的计算机模拟。在1963年，德国柏林技术大学的I.Rechenberg和H.P.Schwefel在风洞实验中萌发了进化策略的初步思想，而L.J.Fogel在1960年代通过设计有限态自动机提出了进化规划的概念。1966年，Fogel的著作《基于模拟进化的人工智能》进一步阐述了这一理论。在同一时期的美国，J.H.Holland教授提出了利用生物遗传原理研究自然和人工系统的自适应行为，并采用串编码技术。1967年，他的学生J.D.Bagley首次引入了“遗传算法”这一术语。1975年，Holland的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》正式标志着遗传算法的诞生，这本书定义了遗传算法作为一种基于生物界自然选择和遗传机制的随机化搜索算法。 遗传算法的基本原理主要包括以下几个步骤： 1. 初始化种群：随机生成一个初始的解决方案群体，每个解决方案称为个体，代表问题的一个可能解。 2. 适应度评价：根据问题的具体目标，对每个个体计算其适应度值，衡量其优劣。 3. 选择操作：按照适应度值进行选择，保留优秀个体，淘汰较差个体，模拟生物界的“适者生存”。 4. 遗传操作：对被选中的个体进行交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作，交叉模拟生物的配对繁殖，变异模拟基因突变，产生新的个体。 5. 重复以上步骤：直到满足停止条件（如达到迭代次数、找到满意解或适应度值不再提升等）。 遗传算法的特点包括： 1. 并行搜索：由于种群中多个个体同时搜索，可以探索多种可能的解决方案。 2. 自适应性：能够自动调整搜索方向，适应复杂优化问题。 3. 全局搜索能力：通过遗传操作，能跳出局部最优，寻找全局最优解。 4. 简单性：基本操作简单，易于实现，可应用于各种问题。 在应用方面，遗传算法广泛应用于组合优化问题、函数优化、机器学习、人工智能、工程设计、网络路由、调度问题等领域，展示了强大的求解能力和广泛应用前景。