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遗传算法理论及其应用发展摘要:首先介绍了遗传算法的基本工作原理和主要特点; 然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的发展,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论; 最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。
关键词:遗传算法; 遗传算子; 控制参数; 组合优化遗传算法[1] (Genetic Algorithms，简称GA )是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首先提出的。
它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说; 其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
从公开发表的论文看, 我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。
遗传算法最早应用于一维地震波形反演中, 其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身, 搜索过程既不受优化函数联系性的约束, 也不要求优化函数可导, 具有较好的全局搜索能力; 算法的基本思想简单, 运行方式和实现步骤规范, 具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点, 但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象。
自1985年起, 国际遗传算法会议每两年召开一次, 在欧洲, 从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。
1993年, 国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊5 Evolutionary Com putation6 (进化计算) 在MIT 创刊; 1994年, 在美国奥兰多召开的IEEE World Congress on Computation Intelligence ( IEEE全球计算智能大会)上, 进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997年, 5 IEEE Transaction son Evolutionary Computation6创刊。
这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。
遗传算法的发展现状丑强(清华大学数学科学系 北京 100084)摘要: 当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进。
制造机器智能一直是人类的梦想，人们为此付出了巨大的努力。
人工智能技术的出现，就是人们得到的成果。
遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
关键词:遗传算法;编码;控制参数;发展现状ACTUALITY AND DEVELOPMENTAL TREND FOR GENETIC ALGORITHMSCHOU Qiang(Department of Mathematical SciencesTsinghua University, Beijing 100084)Abstract: Science and technology is entering the current multi-disciplinary cross-cutting, mutual penetration, influence each other of the times.Life sciences and engineering sciences are cross-cutting, infiltration and promote each other. Intelligent manufacturing machine has been a dream of mankind. People paid a great deal of effort for it. Artificial intelligence technology, is what people get. GA (Genetic Algorithms)is the vigorous development of the scientific development of the characteristics and trends.Key words: genetic algorithms; encoding; parameters; actuality1.遗传算法简介遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。
基于遗传算法的机械系统结构优化设计研究简介：机械系统结构优化设计是现代工程领域中的重要研究方向之一。
借助遗传算法等进化优化算法，可以快速而精确地寻找出最优的机械结构解决方案。
本文将探讨基于遗传算法的机械系统结构优化设计研究，并深入探讨其方法和应用。
第一部分：遗传算法综述1.1 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。
它通过模拟基因遗传、交叉和变异等操作，不断迭代寻找出最优解。
1.2 遗传算法的优势与不足遗传算法具有全局搜索能力、适应性强、对复杂问题具有较高的求解能力等优点。
然而，遗传算法也存在收敛速度慢、参数选择困难等不足之处。
第二部分：机械系统结构优化设计2.1 机械系统结构优化设计的基本概念与流程机械系统结构优化设计旨在通过调整结构参数、减少材料消耗或提高性能指标，以达到最优化设计目标。
其基本流程包括问题建模、遗传算法参数设置、优化解的生成与评估等步骤。
2.2 机械系统结构优化设计的评价指标机械系统结构优化设计的评价指标包括重量、刚度、疲劳寿命、经济性等多个方面。
根据具体问题，需选择适当的指标进行优化。
第三部分：基于遗传算法的机械系统结构优化设计研究实例3.1 基于遗传算法的飞机机翼结构优化设计以飞机机翼结构优化设计为例，通过遗传算法迭代更新结构参数，优化设计飞机机翼的重量和强度，降低材料消耗。
3.2 基于遗传算法的汽车车身结构优化设计通过遗传算法优化设计汽车车身结构参数，提高车身强度，降低车身重量，提高燃油利用率。
3.3 基于遗传算法的机器人关节优化设计利用遗传算法优化机器人关节的结构参数，提高机器人关节的灵活性和运动性能，增加机器人的工作范围。
第四部分：机械系统结构优化设计的挑战与发展趋势4.1 挑战：多目标优化问题机械系统结构优化设计常常涉及多个目标的优化，如重量与刚度之间的平衡等。
如何找到适当的解决方案是一个挑战。
4.2 发展趋势：多种进化算法的结合未来的机械系统结构优化设计研究中，可以使用多种进化算法相互结合，充分发挥各自的优势。
遗传算法综述作者：常洪江来源：《电脑学习》2010年第03期摘要：本文主要回顾了遗传算法的发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。
进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用。
关键词：遗传算法选择交叉变异适应度函数中图分类号：TF273文献标识码：A文章编号：1002-2422(2010)03-0115-02遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断管理科学和社会科学领域，适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题。
1遗传算法的特点遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点：(1)搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要求。
(2)遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索，具有很高的隐含并行性，因而可以提高计算速度。
(3)遗传算法是一种自适应搜索技术，其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式来进行，从而增加了搜索过程的灵活性，具有较好的全局优化求解能力。
(4)遗传算法直接以目标函数值为搜索信息，对函数的性态无要求。
具有较好的普适性和易扩充性。
(5)遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。
2遗传算法的基本原理GA研究的问题是搜索候选假设空间并确定“最佳假设”。
在GA中，“最佳假设”被定义为是使适应度最优的假设，适应度是为当前问题预先定义的数字度量。
2，1遗传算法的原型John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，称之为标准遗传算法。
标准遗传算法给出了遗传算法的基本框架，以后对于遗传算法的改进，都是基于此种算法。
尽管遗传算法的实现在细节上有所不同，但都具有以下的共同结构：算法迭代更新一个假设池，这个假设池称为群体。
在每一次的迭代中，根据适应度函数评估群体中的所有成员，然后从当前群体中用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体。
遗传算法的应用研究遗传算法是一种非常重要的搜索算法，特别是在解决优化问题上，效果非常好。
文章首先介绍了遗传算法的四个组成部分，以及算法的基本操作步骤，接着探讨了遗传算法的几个主要应用领域，包括优化、生产调度、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等。
目前遗传算法以及在很多方面的应用中取得了较大的成功，但是它在数学基础方面相对还不够完善，因而需要进一步研究和完善。
标签：遗传算法；优化问题；数据挖掘1 概述遗传算法（Genetic Algorithms，GA）一词源于人们对自然进化系统所进行的计算机仿生模拟研究，是以达尔文的“进化论”和孟德尔的“遗传学原理”为基础的，是最早开发出来的模拟遗传系统的算法模型。
遗传算法最早是由Fraser提出来的，后来Holland对其进行了推广，故认为遗传算法的奠基人是Holland。
随着遗传算法的不断完善和成熟，其应用范围也在不断扩大，应用领域非常广泛，主要包括工业控制、网络通讯、故障诊断、路径规划、最优控制等。
近几年，出现了很多改进的遗传算法，改进方法主要包括：应用不同的交叉和变异算子；引入特殊算子；改进选择和复制方法等。
但是，万变不离其宗，都是基于自然界生物进化，提出的这些改进方法。
2 遗传算法的原理遗传算法是从某一个初始种群开始，首先计算个体的适应度，然后通过选择、交叉、变异等基本操作，产生新一代的种群，重复这个过程，直到得到满足条件的种群或达到迭代次数后终止。
通过这个过程，后代种群会更加适应环境，而末代种群中的最优个体，在经过解码之后，就可以作为问题的近似最优解了。
2.1 遗传算法的四个组成部分遗传算法主要由四个部分组成[1]：参数编码和初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数。
编码方法中，最常用的是二进制编码，该方法操作简单、便于用模式定理分析。
适应度函数是由目标函数变换而成的，主要用于评价个体适应环境的能力，是选择操作的依据。
遗传操作主要包括了选择、交叉、变异等三种基本操作。
遗传算法综述遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。
进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
在阅读了一些相关资料后，我整理出这篇综述，将通过五个部分来介绍遗传算法以及其在计算机科学领域的相关应用、一、起源和发展分支尝试性地将生物进化过程在计算机中模拟并用于优化问题求解开始于20世纪50年代末，其目的是将生物进化的思想引入许多工程问题中而成为一种优化工具，这些开拓性的研究工作形成了遗传算法的雏形。
但当时的研究进展缓慢，收效甚微。
原因是由于缺少一种通用的编码方式，人们只有通过变异才能改变基因结构，而无法使用交叉，因而增加了迭代次数。
同时算法本身需要较大的计算量，当时的计算机速度便无法满足要求，因而限制了这一仿生过程技术的迅速发展。
20世纪60年代中期，Holland在Fraser和Bremermann等人研究成果的基础上提出了位串编码技术，这种编码技术同时适用于变异操作和交叉操作。
遗传算法的真正产生源于20世纪60年代末到70年代初，美国Michigan大学的Holland教授在设计人工适应系统中开创性地使用了一种基于自然演化原理的搜索机制，并于1975年出版了著名的专著“Adaptation in Natural andArtificial Systems”，这些有关遗传算法的基础理论为遗传算法的发展和完善奠定了的基础。
同时，Holland教授的学生De Jong首次将遗传算法应用于函数优化中，设计了遗传算法执行策略和性能评价指标，他挑选的5个专门用于遗传算法数值实验的函数至今仍被频繁使用，而他提出的在线(on-line)和离线(off-line)指标则仍是目前衡量遗传算法优化性能的主要手段。
在Holland教授和他的学生与同事De Jong进行大量有关遗传算法的开创性工作的同时，德国柏林工业大学的Rechenberg和Schwefel等在进行风洞实验时，为了对描述物体形状的参数进行优化以获得更好的实验数据，将变异操作引入计算模型中，获得了意外的优良效果。
关于遗传算法的文献综述 班级：13级机械(4)班 学号：913101140439 姓名：元志斌 关键词：遗传算法，编码，搜索，优化，交叉，遗传 摘要：遗传算法是一种基于生物进化自然选择和群体遗传机理的，适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术，近年来，因为遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，本文介绍了遗传算法研究现状和发展的前景，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的发展情况发表了自己的看法。 Abstract:Genetic algorithm is a kind of natural selection and based on biological evolution of genetic mechanism, group suitable for complex system optimization adaptive probability optimization technique, in recent years, because genetic algorithm for solving complex optimization problem in the huge potential and the successful application of industrial engineering, this algorithm was wide attention of scholars at home and abroad, this paper introduces the current research status and development of genetic algorithm, summarizes the prospect of its theory and technology of genetic algorithm and the development of published opinions of his own.
1.引言 遗传算法Genetic Algorithm（GA）是由美国密歇根大学的John H. Holland教授及其学生于20世纪60年代末到70年代初提出的。它是以达尔文的自然进化论“适者生存、优胜劣汰”和孟德尔遗传变异理论为基础，模拟生物进化过程。它具有大范围快速全局搜索能力，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求的最优解。正是遗传算法的诸多特点，使得它在求解组合优化、机器学习、并行处理等问题上得到了广泛的应用。普通遗传算法是通过模拟染色体群的选择、交叉和变异等操作，不断迭代，最终收敛到高适应度值的染色体，从而求得问题的最优解。 但是随着问题规模的扩大，组合优化问题的搜索空间急剧扩大，普通遗传算法的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点就暴露了。而佳点集遗传算法正是通过佳点集的方法改进交叉算子，加快算法收敛到全局最优解的速度，降低发生早熟的概率，提高整个算法的计算效率。
2. 国内外相关研究现状 遗传算法的鼻祖是美国Michigan大学的Holland教授及其学生。他们受到生物模拟技术的启发，创造了一种基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术——遗传算法。1967年，Holland的学生Bagley在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，他发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用双倍体的编码方法。Holland教授用遗传算法的思想对自然和人工自适应系统进行了研究，提出了遗传算法的基本理论——模式定理（Schema Theorem）并于1957年出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》。20世纪80年代，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统，开创了遗传算法的机器学习的新概念。1975年，De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数值函数优化计算实验，建立了遗传算法的工作框架，得到了一些重要且具有指导意义的结论。1989年，Goldberg出版了《Genetic Algorithm in Search，Optimization and Machine Learning》一书，系统地总结了遗传算法的主要研究成果，全面完整的论述了遗传算法的基本原理及其应用。1991年，David出版了《Handbook of Genetic Algorithms》一书，介绍了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量实例。1992年，Koza将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成，提出了遗传编程（Genetic Programming，简称GP）的概念。在控制系统的离线设计方面遗传算法被众多的使用者证明是有效的策略。例如，Krishnakumar和Goldberg以及Bramlette和Gusin已证明使用遗传优化方法在太空应用中导出优异的控制器结构比使用传统方法如LQR和Powell（鲍威尔）的增音机设计所用的时间要少（功能评估）。Porter和Mohamed展示了使用本质结构分派任务的多变量飞行控制系统的遗传设计方案。与此同时，另一些人证明了遗传算法如何在控制器结构的选择中使用。 从遗传算法的整个发展过程来看，20世纪70年代是兴起阶段，20世纪80年代是发展阶段，20世纪90年代是高潮阶段。遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术，发展极为迅速，已引起国内外学者的高度重视。 近些年来，国内外很多学者在遗传算法的编码表示、适应度函数、遗传算子、参数选择、收敛性分析、欺骗问题和并行遗传算法上做出了大量的研究和改进。还有很多学者将遗传算法和其他只能算法结合，进一步提高局部搜索能力。在遗传算法的应用上也有很多改进。由于遗传算法具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点，使得遗传算法广泛地应用于计算机科学、自动控制、人工智能、工程设计、制造业、生物工程和社会科学等领域。针对遗传算法的一些问题，还有一些问题需要进一步的探究，将大大促进遗传算法理论和应用的发展，遗传算法必将在智能计算领域中展现出更加光明的前景。目前遗传算法所涉及的主要应用领域如下表所示： 遗传算法的主要应用领域 3. 现阶段存在的问题及技术关键 遗传算法在整个进化过程中的遗传操作是随机的，但它所呈现出的特性并不是完全搜索，它能有效地利用历史信息来推测下一代期望性能有所提高的寻优点集。这样一代代的不断进化，最后收敛到一个最适应环境的个体上，求得问题的最优解。遗传算法所涉及的三大关键技术是： （1）复制 复制操作又可称为选择、再生或繁殖操作，用于模拟生物界去劣存优的自然选择现象。它从旧种群中选择出适应性强的某些染色体，放入匹配集，为染色体交叉和变异操作产生新种群做准备。适应度越高的染色体被选择的可能性越大，其遗传基因在下一代群体中的分布就越广，其子孙在下一代出现的数量就越多。有多种复制方法，使用比较普遍的一种是适应度比例法。 （2）交叉 复制操作虽然能够从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的染色体。因此，遗传算法的开创者提出了交叉操作。它模拟生物进化过程中的繁殖现象，通过两个染色体的交换组合，来产生新的优良的品种。 （3） 变异 变异操作用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很小的概率随机地改变遗传基因值。在染色体以二进制编码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因由1变成0，或由O变成1。若只有复制和交叉，而没有变异操作，则无法在初始基因组合以外的空间进行搜索，使进化过程的早期就陷入局部解而中正进化过程，从而使解的质量受到很大限制。通过变异操作，可确保群体中遗传基因类型的多样化，以使搜索能在尽可能大的空间中进行，避免丢失在搜索中有用的遗传信息而陷入局部解，获得质量较高的优化解答。 用遗传算法进行路径规划时，随机产生初始种群，为了避免陷入局部极值点，种群数量要达到一定的规模。但种群规模大会导致搜索空间较大，删除冗余个体的能力较差，大大影响路径规划的速度。特别在环境较为复杂的情形下，这种缺点就更加明显。而在现在的工作中，遗传算法（1972年提出）已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入“早熟”。常用混合遗传算法，合作型协同进化算法等来替代，这些算法都是GA的衍生算法。 遗传算法具有良好的全局搜索能力，可以快速地将解空间中的全体解搜索出，而不会陷入局部最优解的快速下降陷阱；并且利用它的内在并行性，可以方便地进行分布式计算，加快求解速度。但是遗传算法的局部搜索能力较差，导致单纯的遗传算法比较费时，在进化后期搜索效率较低。在实际应用中，遗传算法容易产生早熟收敛的问题。采用何种选择方法既要使优良个体得以保留，又要维持群体的多样性，一直是遗传算法中较难解决的问题。
4. 未来的发展趋势 从自然现象来看，生物演化的目的并非取得某一限制条件下的某些参数优化，而是适应环境。从这一点来看，虽然目前工程实践上遗传算法的主要应用是用于优化，但真正的结果并非如此。借鉴遗传算法和生物演化现象的紧密关系，人工生命和复杂性科学的研究与遗传算法有极其密却的联系。从长远来看。遗传算法还有以下发展空间： （1） 协同进化。进化的目标不是形成一个超级物种，一个生态环境进化的结果是物种与环境的相互 适应的复杂系统。因此，应该研究多个物种早共同的生态环境中的协同进化。对应到遗传算法，可以用于多目标的优化。 （2） 学习与进化的相互作用。可以将学习分为以下几种： 宗亲学习：通过血亲遗传祖先的特征遗传给后代； 社团学习：经验和知识在群体中共享；
