遗传算法发展史：理论与应用

遗传算法是一种启发式搜索算法，源于20世纪50、60年代的计算机科学，由荷兰科学家赫尔曼·约瑟夫·康威·霍兰德(Holland)提出。它受到了生物进化理论，特别是达尔文的自然选择学说的启发，该学说包括遗传、变异、生存斗争和适者生存等核心概念。霍兰德的学生如J.D.Bagley在60年代中期首次使用"遗传算法"这一术语，并在后续的研究中逐渐将其应用于求解优化问题。 70年代，霍兰德提出了模式定理，并在1975年出版的《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》一书中详细阐述了他的观点。他的学生埃德温·德·约翰(DeJong)将遗传算法成功地应用到诸如函数优化等数学问题上。同时，Grefenstette开发了首个商业化的遗传算法软件，这标志着遗传算法开始进入实际工程应用阶段。 遗传算法的发展涵盖了多种进化计算方法，如进化规划(EP)、进化策略(ES)和遗传程序设计(GP)，它们都属于计算智能领域，旨在模仿自然界中的生物进化过程。遗传算法借鉴了生物的遗传学原理，如孟德尔的分离律和自由组合律，以及摩尔根的染色体遗传学说，认为遗传信息编码在染色体中，通过基因复制、交叉和变异实现种群的进化。 现代综合进化论指出，进化不仅仅是通过生存斗争，而是基因库中不同个体繁殖机会的差异导致基因频率的改变，即使没有明显优劣之分，也能推动进化。非达尔文式的理论，如分子进化中性理论、跳跃进化理论和间断平衡进化理论，虽然强调自然选择的重要性，但挑战了传统进化的连续性模型。 在遗传算法的实践中，关键术语包括编码，即问题域与遗传域之间的转换，它将问题的特征转化为可以进行遗传操作的基因表示。这个过程类似于生物的遗传机制，通过保持优良特性和变异来产生新特性，从而寻求最优解决方案。 遗传算法是基于生物进化理论的计算技术，通过模拟遗传、变异和选择等过程，解决了复杂优化问题。随着理论的不断深入和实践的拓展，遗传算法已经成为人工智能和优化领域的基石之一，在各种工程应用中展现出强大的解决问题能力。