遗传算法简介：从生物进化到现代优化计算

"东北大学信息学院的专题选修课——现代优化计算方法，由系统工程研究所的王大志教授讲解，课程涉及遗传算法的理论与应用。" 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，源自于美国密歇根大学J.H.Holland教授的研究。在1967年，Holland的学生J.D.Bagley首次将这一概念命名为“遗传算法”。1975年，随着Holland的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》的出版，遗传算法正式成为研究领域。Holland提出的“模式定理”是遗传算法理论的基础，它解释了算法如何通过选择、交叉和变异等操作保持优良特性并逐步改进解决方案。 遗传算法的发展在1980年代得到了显著推动，1985年召开了第一届国际遗传算法会议，并成立了国际遗传算法学会。D.J.Goldberg的著作《Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning》（1989年）以及L.Davis编辑的《遗传算法手册》（1991年）进一步巩固了遗传算法在搜索、优化和机器学习领域的地位，并提供了丰富的应用实例。 遗传算法的核心过程可以概括为四个主要步骤：编码、选择、交叉和变异。首先，问题的解被编码成适合遗传操作的个体，通常使用二进制字符串表示。接着，通过选择机制，根据个体的适应度（fitness）保留优秀的个体。然后，通过交叉（或称配对）操作，优秀个体的部分特征被组合到新的后代中。最后，变异操作引入随机性，防止算法过早陷入局部最优。这个过程不断迭代，直至达到预设的终止条件，如达到一定的代数或找到满足要求的解。 遗传算法广泛应用于解决各种复杂优化问题，如工程设计、机器学习模型参数优化、调度问题、网络路由优化等。其优势在于能够处理多目标、非线性、不连续和高维度的问题，并且能够探索庞大的解决方案空间。然而，遗传算法也存在一些挑战，如可能陷入早熟收敛、需要合适的参数设置以及计算效率等问题，这些都需要在实际应用中通过经验和技巧来克服。