遗传算法发展概述与应用探讨

遗传算法综述是由席裕庚等人编写的，着重探讨了这种源自进化论和群体遗传学的计算智能工具。自上世纪五十年代中期以来，遗传算法作为一种模拟进化算法，受到了广泛的关注，主要由John Holland、Hans Bremermann等科学家独立提出。它与进化策略和进化规划并列为模仿生物进化机制的三大核心算法，尽管它们都源自达尔文的进化论，但遗传算法的研究更为深入，应用领域也最为广泛。 该文首先回顾了遗传算法的历史，起源于霍兰德教授对自然和人工系统自适应行为的研究。他认识到群体方法在搜索过程中的关键作用，特别是在面对未知环境时的适应性和灵活性。尽管当时传统人工智能如语言智能和逻辑一数学智能占据主导，但霍兰德等人继续坚持进化论导向的研究。Bagley在此期间创造了“遗传算法”这一术语，并在早期的工作中引入了双倍体编码，以及现代遗传算法中常见的操作，如复制、交换、突变、显性、倒位等，他还提出了防止算法过早陷入局部最优的策略。 遗传算法的发展历程跨越了几十年，从最初的理论探索到实际应用的不断深化。它被广泛应用于各种领域，包括但不限于优化问题、机器学习、工程设计、调度问题、控制系统设计等。理论研究方面，包括了算法的数学模型建立、性能评估、收敛性分析、种群结构优化等；应用研究则涵盖了具体问题的求解策略，如参数调整、解空间搜索、复杂函数优化等。 文章对遗传算法的核心原理、演化过程、优缺点以及未来发展趋势进行了详细的论述，强调了其在解决复杂问题上的优势，如全局搜索能力、并行处理、处理高维问题的能力等。同时，作者也指出了遗传算法面临的挑战，如如何提高搜索效率、如何处理多目标优化问题等，这些都是当前研究的重点和热点。 这篇综述全面梳理了遗传算法的起源、理论基础、发展历程和应用实例，为读者提供了一个深入理解遗传算法的窗口，展示了其在解决实际问题中的强大潜力和广阔前景。