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📁 遗传算法的详细描述文档,文档中附带一定的代码解释
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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(三) <br>

发信站: 武汉白云黄鹤站 (2001年06月12日14:55:30 星期二), 转信 <br>

  <br>

发信人: yinsoft (流浪者), 信区: AI <br>

标  题: 遗传算法的研究方向 <br>

发信站: 南京大学小百合站 (Tue Dec 21 16:56:16 1999), 转信 <br>

  <br>

遗传算法是多学科结合与渗透的产物,已经发展成一种自组织、 <br>

自适应的综合技术,广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等 <br>

领域。其研究工作主要集中在以下几个方面 <br>

    1.基础理论 <br>

    包括进一步发展遗传算法的数学基础,从理论和试验研究它们的 <br>

计算复杂性。在遗传算法中,群体规模和遗传算子的控制参数的选取 <br>

非常困难,但它们又是必不可少的试验参数。在这方面,已有一些具有 <br>

指导性的试验结果。遗传算法还有一个过早收敛的问题,怎样阻止过 <br>

早收敛也是人们正在研究的问题之一。 <br>

  <br>

    2.分布并行遗传算法 <br>

    遗传算法在操作上具有高度的并行性,许多研究人员都在探索在 <br>

并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略。对分布并行遗传算 <br>

法的研究表明,只要通过保持多个群体和恰当控制群体间的相互作用 <br>

来模拟并行执行过程,即使不使用并行计算机,也能提高算法的执行效 <br>



率。 <br>

  <br>

    3.分类系统 <br>

    分类系统属于基于遗传算法的机器学习中的一类,包括一个简单 <br>

的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统 <br>

。分类系统被人们越来越多地应用在科学、工程和经济领域中,是目 <br>

前遗传算法研究中一个十分活跃的领域。 <br>

    4.遗传神经网络 <br>

    包括连接权、网络结构和学习规则的进化。遗传算法与神经网络 <br>

相结合,正成功地用于从时间序列分析来进行财政预算。在这些系统 <br>

中,训练信号是模糊的,数据是有噪声的,一般很难正确给出每个执行 <br>

的定量评价。如果采用遗传算法来学习,就能克服这些困难,显著提高 <br>

系统性能。Muhlenbein分析了多层感知机网络的局限性,并猜想下一 <br>

代神经网络将是遗传神经网络。 <br>

  <br>

    5.进化算法 <br>

    模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法——进化算法。遗 <br>

传算法是其三种典型的算法之一,其余两种算法是进化规划(Evolutio <br>

nary Programming,EP)和进化策略(Evolutio nary Strategies,ES) <br>

。这三种算法是彼此独立地发展起来的。进化规划最早由美国的L.J. <br>

 Fogel、A.J.Owens和M.J.Walsh提出;进化策略则由德国的I.Rechenb <br>

erg和H.P.Schwefel建立。 <br>



  <br>

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欢迎进入—--军事主页 <br>

http://202.119.36.47/~sunlight <br>

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※ 来源:·武汉白云黄鹤站 bbs.whnet.edu.cn·[FROM: 202.114.16.142] <br>

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