遗传算法研究综述_葛继科

资 源 简 介

遗传算法研究综述_葛继科

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程中自然选择和遗传机制的智能计算方法。它由美国密歇根大学的John Holland教授于1975年提出，灵感来源于达尔文的生物进化论。

遗传算法通过模拟"物竞天择，适者生存"的原理来解决复杂的优化问题。算法的核心思想是将问题的解编码成染色体形式，通过选择、交叉和变异等操作模拟生物进化过程，逐步改进解的质量。

这类算法特别适用于传统优化方法难以处理的非线性、多峰值或组合优化问题。其突出优势在于：全局搜索能力强、对目标函数要求宽松、可并行处理等。

葛继科教授在综述中系统梳理了遗传算法的发展历程、基本理论框架以及典型改进方向，包括编码方式优化、适应度函数设计、遗传算子改进等方面的研究进展。

随着计算技术的发展，遗传算法已成功应用于机器学习、工程设计、经济调度等众多领域，展现出强大的问题求解能力。未来该算法与深度学习等新兴技术的融合将是一个重要研究方向。