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<title>CTerm非常精华下载</title>
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<tr><td width="32%" rowspan="3" height="123"><img src="DDl_back.jpg" width="300" height="129" alt="DDl_back.jpg"></td><td width="30%" background="DDl_back2.jpg" height="35"><p align="center"><a href="http://202.112.20.132"><font face="黑体"><big><big>白云黄鹤★</big></big></font></a></td></tr>
<tr>
<td width="68%" background="DDl_back2.jpg" height="44"><big><big><font face="黑体"><p align="center"> 遗传算法 </font></big></big></td></tr>
<tr>
<td width="68%" height="44" bgcolor="#000000"><font face="黑体"><big><big><p align="center"></big></big><a href="http://cterm.163.net"><img src="banner.gif" width="400" height="60" alt="banner.gif"border="0"></a></font></td>
</tr>
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<hr><p align="left"><small>发信人: seabird (一切都会过去的), 信区: Algorithm <br>
标 题: 遗传算法(一) <br>
发信站: 武汉白云黄鹤站 (2001年06月12日14:53:20 星期二), 转信 <br>
<br>
发信人: yinsoft (流浪者), 信区: AI <br>
标 题: 遗传算法的形成和发展 <br>
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Dec 21 16:54:39 1999), 转信 <br>
<br>
遗传算法的形成和发展 <br>
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的 <br>
、基于自然选择和生物遗传机制的优化技术,自产生至今已有20多年 <br>
的历史。其研究发展过程大体上可分为以下三个阶段: <br>
<br>
1.70年代的兴起阶段 <br>
1975年,美国Michigan大学J.Holland等人在进行能学习的机器的 <br>
研究中,受达尔文进化论"适者生存"的启发,首次提出了遗传算法这一 <br>
新概念。同时,他还提出用简单的位串形式编码表示各种复杂结构,并 <br>
用简单的变换来改进这种结构,从而证明了遗传算法可以在搜索空间 <br>
中收敛到全局最优解,开创了对遗传算法这一新领域的研究局面。美 <br>
国De.Jong博士首先将遗传算法应用于函数优化,为这一技术的应用奠 <br>
定了基础。 <br>
2.80年代的发展阶段 <br>
1980年,Smith教授首次将遗传算法应用于机器学习领域,并研制 <br>
出一种称作分类器(Cla ssifier)的系统。1989年,Goldberg撰写了《 <br>
遗传算法在搜索优化和机器学习中的应用》一书,对GA的原理及应用 <br>
做了比较详细、全面的论述。该书至今仍是遗传算法研究中广泛适用 <br>
的经典之作。此后,许多学者对原来的遗传算法(或称标准遗传算法) <br>
进行了大量改进和发展,提出了许多成功的遗传算法模型,从而使遗传 <br>
算法应用于更广泛的领域。 <br>
3.90年代的高潮阶段 <br>
进入90年代后,遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化 <br>
技术,发展极为迅速,在各种不同领域(如机器学习、模式识别、神经 <br>
网络、控制系统优化及社会科学等)中得到广泛应用,引起了许多学者 <br>
的关注。在最近兴起的人工生命、遗传编程、进化策略、进化计算等 <br>
领域中,研究人员将遗传算法与计算机科学相结合,试图模拟自然界的 <br>
自适应、自组织和再生能力,设计出具有"生命"的人工系统。 <br>
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