毕业论文-遗传算法在函数优化中的应用

遗传算法(genetic algorithms 简称 GA)由美国密歇根大学的 John H．Holland 教授等 创立的一类仿生型的优化算法。它是以达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传变异理论为 基础、模拟生物进化过程、自适应启发式全局优化的搜索算法。由于遗传算法无需过多 地考虑问题的动力学信息，如连续、可微等，该算法结构简单，并且具有全局搜索能力、 信息处理的隐并行性、鲁棒性和可规模化等优点，它在思路上突破原有的最优化方法的 框架，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题，现己被广泛用于组 合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域，并且在经济和决策方面 也有很好的应用，是 21 世纪有关智能计算中的关键技术之一。