"比较经典的遗传算法讲义,源自名校名师,包含了遗传算法的起源、发展及应用"
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是受到生物进化理论启发的一种优化技术,由John Holland及其学生在20世纪60年代末至70年代初提出。这种算法模仿了自然界中物种通过遗传、突变和自然选择来实现种群优化的过程。遗传算法的核心概念包括:
1. **编码**:首先,问题的解决方案被编码为一种可以遗传的表示形式,通常称为染色体,这些染色体通常是由二进制位串或其他形式的字符串组成。
2. **种群**:一系列的染色体组成了初始种群,每个染色体代表一个可能的解决方案。
3. **适应度函数**:用于评估每个染色体(解决方案)的质量,适应度高的个体更有可能在进化过程中存活下来。
4. **选择**:根据适应度函数的结果,采用不同的选择策略(如轮盘赌选择、锦标赛选择等)来决定哪些染色体将进入下一代。
5. **交叉**(Crossover):两个或多个染色体通过某种方式交换部分信息,生成新的染色体,这模拟了生物中的基因重组。
6. **变异**(Mutation):随机改变染色体的一部分,以保持种群的多样性,防止过早收敛。
7. **隐并行性**:遗传算法可以在多代种群中同时进行多个搜索,因此具有并行处理的特性。
自1975年Holland的著作《自然-人工系统中的适应性行为》出版后,遗传算法迅速发展并应用于各种领域,包括函数优化、机器学习、自动控制、工程设计、经济金融、博弈问题等。1989年David Goldberg的《Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning》一书成为该领域的经典教材,进一步推动了遗传算法理论的成熟和实际应用的扩展。
随着时间的推移,遗传算法还衍生出了许多变种和扩展,如遗传规划(Genetic Programming)、混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithms)、多目标遗传算法(Multi-objective Genetic Algorithms)等,以应对更复杂的问题和需求。这些算法在解决非线性、多模态、高维度和约束优化问题时展现出强大的能力,并在实际工程和科研中得到了广泛应用。