自适应遗传算法研究论文

自适应遗传算法的研究

摘要：本文首先介绍了自适应遗传算法的发展史和基本步骤，然后对自适应遗传算法的编码、适应度计算、选择、自适应交叉、自适应变异这些阶段的具体实现方法以及近些年来对这些方面的一些经验和改进策略进行了详细介绍，最后，对自适应遗传算法的研究现状以及对未来的展望做了一个简单总结。

关键词：自适应遗传算法；改进方法；性能

中图分类号：p731.2 文献标识码：a 文章编号：

1006-3315(2011)2-175-002

一、引言

遗传算法是由美国michigan大学的holland教授在1975年提出来的，它来源于达尔文的进化理论和孟德尔、摩根的遗传学理论，目前已在函数优化、机器学习、图像识别、网络构造等许多领域得到了广泛的应用。它的优越性得到学术界的一致认可，然而，基本遗传算法也存在诸如局部搜索能力差，收敛速度慢等缺点。因此，寻找性能更优越的新算法是研究的难点与热点问题之一。

二、遗传算法的发展

1.20世纪60年代，john holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。1962年john holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体适应值、选择，变异、交叉等基本概念。

2.1967年，j.d.ba-ely在其论文中首次提出了“遗传算法”的概

自适应遗传算法的研究

摘要：本文首先介绍了自适应遗传算法的发展史和基本步骤，然后对自适应遗传算法的编码、适应度计算、选择、自适应交叉、自适应变异这些阶段的具体实现方法以及近些年来对这些方面的一些经验和改进策略进行了详细介绍，最后，对自适应遗传算法的研究现状以及对未来的展望做了一个简单总结。

关键词：自适应遗传算法；改进方法；性能

中图分类号：p731.2 文献标识码：a 文章编号：

1006-3315(2011)2-175-002

一、引言

遗传算法是由美国michigan大学的holland教授在1975年提出来的，它来源于达尔文的进化理论和孟德尔、摩根的遗传学理论，目前已在函数优化、机器学习、图像识别、网络构造等许多领域得到了广泛的应用。它的优越性得到学术界的一致认可，然而，基本遗传算法也存在诸如局部搜索能力差，收敛速度慢等缺点。因此，寻找性能更优越的新算法是研究的难点与热点问题之一。

二、遗传算法的发展

1.20世纪60年代，john holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。1962年john holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体适应值、选择，变异、交叉等基本概念。

2.1967年，j.d.ba-ely在其论文中首次提出了“遗传算法”的概


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