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遗传算法
Genetic Algorithm
GA
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遗传算法是什么？
遗传算法
（Genetic Algorithm，GA）
是进化计算的一个分支，
是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。
遗传算法的思想来源是怎样的？
它由谁提出的？
GA思想源于自然界“自然选择”和“优胜劣汰”的进化规律，
通过模拟生物进化中的自然选择和交配变异寻找问题的全局最优解。
它最早由美国密歇根大学教授John H. Holland提出，
现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。
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简介
遗传算法
借鉴生物界自然选择原理和自然遗传机制而形成的一种迭代式自适应概率性全局优化搜索算法。
它模拟自然界中生物进化的发展规律，在人工系统中实现待定目标的优化。
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基本特点
简单易懂、通用、鲁棒性强、适合并行处理，可用于解决各种复杂优化问题
鼻祖
美国 密歇根(Michigan)大学
John Holland教授
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一 遗传算法的基本流程
二 模式定理和隐含并行性
四 遗传算法关键参数和操作设计
五 遗传算法的改进及其并行性
六 算法的实现及应用
三 收敛性分析
目录
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引言
在人类历史上，学****和模拟的例子不胜枚举：
模拟飞禽，人类可以翱游太空；
模拟游鱼，人类可以横渡海洋；
模拟昆虫，人类可以纵观千里；
模拟大脑，人类创造影响世界发展的计算机；
……
第一节 GA的基本流程
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遗传算法就是一种更为宏观意义下的模拟，它模仿的机制是一切生命和智能的产生与进化过程.
模拟达尔文“优胜劣汰、适者生存”的原理激励好的结构
模拟孟德尔遗传变异理论在迭代过程中保持已有结构，同时寻找更好的结构
70年代初期由美国Michigan大学的Holland教授发展起来的。
1975年Holland的专著《Adaptation in natural and Artificial systems》出版为标志。
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遗传算法
达尔文进化论
现代遗传学
生物模拟技术
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一、算法提出依据
达尔文 (Darwin) 的进化论
英国自然学家，进化论的奠基人。
青年时期在爱丁堡大学和剑桥大学学****特别喜爱博物学。大学毕业时22岁，以博物学者的身份登上英国海军舰艇贝格尔号(HMS Beagles)，进行了5年（1831年—1836年）探险航行。
他观察了距厄瓜多尔西岸950km的加拉帕戈斯群岛上的海龟和地雀。
1859年，达尔文出版了《物种起源》这一划时代的著作。这一著作终结了神创论关于上帝创造人类的统治地位，使生物学开始成为科学，对人类的思想解放有巨大的意义。
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达尔文 (Darwin) 的进化论
进化论是生物学最基本的理论之一。生物学上的所谓进化或者演化（Evolution），旧称“天演”，是指生物在变异、遗传与自然选择作用下的演变发展，物种淘汰和物种产生过程。地球上原来无生命，大约在30多亿年前，在一定的条件下，形成了原始生命，其后，生物不断的进化，直至今天世界上存在着170多万个物种。
达尔文用自然选择来解释生物进化。自然选择就是指生物由于环境中某些因素的影响而使得有利于一些个体的生存，而不利于另外一些个体生存的演化过程。
简而言之——物竞天择，适者生存
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