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遗传算法的由来及应用.doc
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遗传算法的由来及应用
经验分享 2009-05-31 23:42 阅读 157评论 0
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遗传算法的研究前背景和发展历史
1967 年,Holland 的学生 J.D.Bagley 在博士论文中首次提出“遗传算法(GeneticAlgorithms)”一词。
此后,Holland 指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。1971 年,R.B.Hollstien 在他的博士论文中
首次把遗传算法用于函数优化。1975 年是遗传算法研究历史上十分重要的一年。这一年 Holland 出版了
他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》(AdaptationinNaturalandArtificialSystems),这是
第一本系统论述遗传算法的专著,因此有人把 1975 年作为遗传算法的诞生年。Holland 在该书中系统地
阐述了遗传算法的基本理论和方法,并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论
(schematheory)。该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。同年,K.A.DeJo
ng 完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》(AnAnalysisoftheBehaviorofaClassof
GeneticAdaptiveSystem)。该论文所做的研究工作,可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑,这
是因为,他把 Holland 的模式理论与他的计算实验结合起来。尽管 DeJong 和 Hollstien一样主要侧重于
函数优化的应用研究,但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化,同时又提出了诸如代沟
(generationgap)等新的遗传操作技术。可以认为,DeJong 的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚
实的基础,他所得出的许多结论,迄今仍具有普遍的指导意义。
进入八十年代,遗传算法迎来了兴盛发展时期,无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课
题。1985 年,在美国召开了第一届遗传算法国际会议(InternationalConferenceonGeneticAlgorithms
,ICGA),并且成立国际遗传算法学会(InternationalSocietyofGeneticAlgorithms,ISGA),以后每
两年举行一次。
1989 年,Holland 的学生 D.E.Goldberg 出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》(GeneticAl
gorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning)。该书总结了遗传算法研究的主要成果,对
遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。同年,美国斯坦福大学的 Koza 基于自然选择原则创造性地提
出了用层次化的计算机程序来表达问题的遗传程序设计(geneticprogramming,GP)方法,成功地解决了
许多问题。
在欧洲,从 1990 年开始每隔一年举办一次 ParallelProblemSolvingfromNature学术会议,其中遗
传算法是会议主要内容之一。此外,以遗传算法的理论基础为中心的学术会议还有 FoundationsofGeneti
cAlgorithms,该会也是从 1990 年开始隔年召开一次。这些国际会议论文,集中反映了遗传算法近些年来
的最新发展和动向。
1991 年,L.Davis 编辑出版了《遗传算法手册》(HandbookofGeneticAlgorithms),其中包括了
遗传算法在工程技术和社会生活中的大量应用实例。
1992 年,Koza 发表了他的专著《遗传程序设计:基于自然选择法则的计算机程序设计》”。1994 年,
他又出版了《遗传程序设计,第二册:可重用程序的自动发现》深化了遗传程序设计的研究,使程序设计
自动化展现了新局面。有关遗传算法的学术论文也不断在《ArtificialIntelligence》、《MachineLearnin
g》、《Informationscience》、《ParallelComputing》、《GeneticProgrammingandEvoluableMachi
nes》\《IEEETransactionsonNeuralNetworks》,《IEEETransactionsonSignalProcessing》等杂志
上发表。1993 年,MIT 出版社创刊了新杂志《EvolutionaryComputation》。1997 年,IEEE 又创刊了
《TransactionsonEvolutionaryComputation》。《AdvancedComputationalIntelligence》杂志即将发
刊,由模糊集合创始人 L.A.Zadeh 教授为名誉主编。目前,关于遗传算法研究的热潮仍在持续,越来越多
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