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词语遗传算法拆分为汉字：
遗字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字，遗字字源来历，遗字演变
1. 遗 [yí]遗 [yí]丢失：～失。～落。漏掉：～忘。～漏。丢失的东西，漏掉的部分：补～。路不拾～。余，留：～留。～俗。～闻。～址。～风。～憾。～老（ａ．经历世变的老人；ｂ．仍然效忠前一朝代的老人）。死人留下的：～骨。～言。～嘱。不自……
传字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字，传字字源来历，传字演变
1. 传 [chuán]2. 传 [zhuàn]传 [chuán]转（zhuǎn ）授，递：～递。～输。～戒。～统。言～身教。推广，散布：宣～。流～。～名。～奇（ａ．中国唐代兴起的短篇小说；ｂ．中国明、清两代盛行的长篇戏曲；ｃ．指情节离奇或……
算字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字，算字字源来历，算字演变
核计，计数：～草。～盘。～式。～账。～术。～计（ａ．算数目；ｂ．考虑；ｃ．估计；ｄ．暗中某划损害别人。“计”均读轻声）。清～。预～。……
法字的拼音、笔画、偏旁部首、笔顺、繁体字，法字字源来历，法字演变
体现统治阶段的意志，国家制定和颁布的公民必须遵守的行为规则：～办。～典。～官。～规。～律。～令。～定。～场。～理。～纪。～盲。～人（“自然人”的对称。指依法成立并能以自己的名义独立参与民事活动，享有民事权利和承担法律义务的社会组织）。～制。……
查询词语：遗传算法
汉语拼音：yí chuán suàn fǎ
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
基于该插值解析表达式，研究了利用遗传算法对这一类模糊控制器进行参数优化的方法。
在B样条曲线的最小二乘拟合平面有序数据问题中，经常采用遗传算法进行优化。
仿真结果表明，改进的遗传算法是有效的，新型模糊神经网络控制器的控制效果优于FLC和LQR控制。
并应用此改进的遗传算法对实验变差函数进行拟合、分析，取得了较好的效果。
在遗传算法中，约束的处理一般采用罚函数法。
遗传算法作为一种通用、高效的优化算法，已应用到工程计算的各个领域。
具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。
实证分析表明，该方法比单独使用分类树方法或遗传算法的分类准确率高。
根据不同的设计要求，遗传算法能够分别以重量和效率为目标函数进行优化。
遗传算法是一种近年发展起来并广泛应用于多个领域优化问题的最优化方法。
实验结果表明，该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法。
与其他优化算法相比，遗传算法最突出的优点表现在其强大的全局寻优能力上。
遗传算法是一种全局优化分析方法，克服了一般优化方法容易陷入局部最优解的缺点。
实验表明这种遗传算法较其它算法能更有效地解决组卷问题。更详细。
这种方法通过增加种群的多样性，可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢、易于出现早熟收敛等缺点；
建立了数学模型，提出基于遗传算法、参数线性规划方法和启发式方法的分级混合算法。
原问题转化为组合优化问题后，采用遗传算法进行求解。
遗传算法被证明是解决任务调度等组合问题的有效工具。
减少反演分析中的正演计算次数，是扩大遗传算法适用范围的有效途径。
遗传算法是一种利用种群的反复求解来搜索感兴趣的编码空间的进化算法。
改进的遗传算法是个极具潜力的蛋白质结构预测方法。
标准遗传算法时间消耗较大，难以用于控制周期较小的系统。
针对多约束条件下ABC和TOC混合决策模型为一整数规划的问题，本文采用遗传算法对模型进行了求解并通过实例进行了验证。
在实践中，这三种方式（或者至少是第二种和第三种）都会被用于控制遗传算法。
同时，提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题。
在此基础上，本文采用实数编码的遗传算法（GA）对BP神经网络模型进行改进优化，构造了一种GA-BP模型。
该优化模型采用遗传算法求解，并对模型中的热传导方程采用半隐式差分格式迭代求解。
初步应用表明，遗传算法可较好地解决矿石品位优化问题。
利用遗传算法优化线阵波达方向估计性能。
将遗传算法与KFCM算法相结合，克服了KFCM只能求解局部极小值的问题。
采用遗传算法来处理姿势预测问题，将舒适度、重力势能和关节活动范围作为约束条件，使姿势预测更加逼真。
在该方法中，提出了一种新的自适应变异操作技术及将遗传算法与BP算法进行自适应切换的实施方案。
递阶遗传算法（HGA）一次只能确定一个最优个体。
在此基础上，本文然后设计了一种基于遗传算法的核映射算法来对该片上网络架构中的通信能耗进行优化。
遗传算法是如此简单，任何人只要用高中时学过的生物术语就可以理解。
今后在叶片参数化方法、加速流场计算方法以及提高遗传算法的搜索效率方面需进行进一步研究。
提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法。
提出了优先权值编码与三个体交叉算子相结合的免疫遗传算法。
系统介绍了遗传算法各步的改进策略。
针对这个问题，设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度，并给出了一个小规模算例。
通过实验并应用基本遗传算法确定等离子弧立焊中获得良好焊缝形状的焊接工艺参数。
针对该数学模型对全局优化算法-遗传算法进行改进。
夹紧力，遗传算法，有限元法|工件变形，必须在数控加工过程的控制。
最后，以一个实验道路网的分析为例，说明了数学模型和遗传算法的具体应用。
经仿真后方向图的对比，可知改进后的遗传算法具有更好的收敛性和实用性。
该分类算法也对简单遗传算法进行了改进，增加了动态改变交叉率和变异率的思想。
讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性。
对自动化仓库旋转货架拣选优化问题进行了描述，提出了求解该问题的分层遗传算法（HGA）。
我需要有人谁可以落实到一个软件我基于遗传算法的时间表。
通过使用遗传算法优化的模糊控制柔化滑模控制输出，有效地减小系统抖振。
利用遗传算法的全局优化策略，避免陷入局部最小点的缺陷。
将遗传算法用于低对比度小目标图像相关匹配跟踪，提出了改进的快速图像相关匹配算法。
针对柔性作业车间调度问题，提出了带局域搜索（瓶颈移动法）的混合遗传算法。
以单自由度隔震结构体系为例，采用遗传算法对其进行优化分析。
提出了考虑进化稳定策略的改进多种群遗传算法并将其应用于配电网规划。
利用单行交通组织与改造能力的组合决策编码，设计了求解模型的遗传算法。
采用遗传算法和邻近极值法求解了最优控制的两点边值问题。
该模型结合遗传算法和神经网络两者的优点，具有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。
传统遗传算法是一种多点搜索和采用交叉操作的技术，有效应用于测试用例生成。
利用遗传算法求解相应车辆数的问题最佳解，比较所有可行方案确定最优解。
遗传算法是一种具有全局寻优能力的随机搜索算法，但其本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷。
提出了一种不需要变异操作，只由交换操作就能遍历搜索空间所有状态点的改进遗传算法。
文章在电力系统潮流直接可解概念的基础上提出了采用遗传算法解决PMU的最优配置问题。
评价报告的好处，遗传算法技术在大规模的问题，而传统的数学优化，可能失败。
遗传算法是解决此最优化问题的有效方法。
小规模遗传算法采用较小的群体规模、动态变量约束、基因库、子空间等概念和措施。
由此建立了新的环境动力学模型，给出了该动力学模型参数辨识的遗传算法模型。
其中，外回路的BP神经网络的结构及初始权值采用并型遗传算法进行优化设计。
针对遗传算法的特点，提出了基于遗传算法的制造质量控制多目标的优化方法。
加入拟遗传算法的变异算子加快了优化后期的收敛速度。
如果您的规则过于宽松，则个体适应性不会随着时间的推移而稳定地增加，使得遗传算法毫无用处。
关于“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文的商榷
笔者利用改进的遗传算法对系统进行了优化计算。
鉴于此，本人自己完全用matlab实现遗传算法解决多背包问题并留了qq。
将基因遗传算法应用于三维数据场的造型研究之中，提出了遗传三角剖分算法。
仿真结果表明改进的遗传算法是航路规划一种比较理想的方法。
其中智能优化网络计划又根据不同方法分为遗传算法风险元网络、神经网络风险元网络和风险神经网络。
考虑到这一选址问题的特殊性，提出一种求解的自适应遗传算法。
遗传算法因其较好的全局搜索性和鲁棒性，被应用在解决三维装箱问题上。
为了确保系统的实时性，本文将遗传算法应用到图像分割中来。
遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。1975年, J. Holland等提出了对遗传算法理论研究极为重要的模式理论,出版了专著《自然系统和人工系统的适配》,在书中系统阐述了遗传算法的基本理论和方法,推动了遗传算法的发展。20世纪80年代后,遗传算法进入兴盛发展时期，被广泛应用于自动控制、生产计划、图像处理、机器人等研究领域。
编码
由于遗传算法不能直接处理问题空间的参数,因此必须通过编码将要求解的问题表示成遗传空间的染色体或者个体。这一转换操作就叫做编码，也可以称作（问题的）表示（representation）。
评估编码策略常采用以下3个规范：
a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。
b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。
c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。
适应度函数
进化论中的适应度，是表示某一个体对环境的适应能力，也表示该个体繁殖后代的能力。遗传算法的适应度函数也叫评价函数，是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标，它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。
遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用评估函数来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。由于遗传算法中，适应度函数要比较排序并在此基础上计算选择概率，所以适应度函数的值要取正值。由此可见，在不少场合，将目标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。
适应度函数的设计主要满足以下条件：
a）单值、连续、非负、最大化
b) 合理、一致性
c）计算量小
d）通用性强。
在具体应用中，适应度函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。
初始群体选取
遗传算法中初始群体中的个体是随机产生的。一般来讲，初始群体的设定可采取如下的策略:
a)根据问题固有知识，设法把握最优解所占空间在整个问题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初始群体。
b)先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中个体数达到了预先确定的规模。
遗传算法的基本运算过程如下：
（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
（5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
（6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
遗传操作包括以下三个基本遗传算子(genetic operator):选择(selection)；交叉(crossover)；变异(mutation)。
选择
从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。选择算子有时又称为再生算子(reproduction operator)。选择的目的是把优化的个体(或解)直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的，常用的选择算子有以下几种：适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法。
交叉
在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。
变异
变异算子的基本内容是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。依据个体编码表示方法的不同，可以有以下的算法：
a)实值变异。
b)二进制变异。
一般来说，变异算子操作的基本步骤如下：
a)对群中所有个体以事先设定的变异概率判断是否进行变异
b)对进行变异的个体随机选择变异位进行变异。
遗传算法引入变异的目的有两个:一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力。当遗传算法通过交叉算子已接近最优解邻域时，利用变异算子的这种局部随机搜索能力可以加速向最优解收敛。显然，此种情况下的变异概率应取较小值，否则接近最优解的积木块会因变异而遭到破坏。二是使遗传算法可维持群体多样性，以防止出现未成熟收敛现象。此时收敛概率应取较大值。
终止条件
当最优个体的适应度达到给定的阈值，或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时，或者迭代次数达到预设的代数时，算法终止。预设的代数一般设置为100-500代。
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为：
（1） 首先组成一组候选解
（2）依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度
（3）根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解
（4） 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。
在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
遗传算法还具有以下几方面的特点：
（1）算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。
（2）遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
（3）遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
（4）遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。
（5）具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
（6）此外，算法本身也可以采用动态自适应技术，在进化过程中自动调整算法控制参数和编码精度，比如使用模糊自适应法。
（1）编码不规范及编码存在表示的不准确性。
（2）单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示出来。考虑约束的一个方法就是对不可行解采用阈值，这样，计算的时间必然增加。
（3）遗传算法通常的效率比其他传统的优化方法低。
（4）遗传算法容易过早收敛。
（5）遗传算法对算法的精度、可行度、计算复杂性等方面，还没有有效的定量分析方法。
由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学，下面我们将介绍遗传算法的一些主要应用领域：
函数优化
函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。
组合优化
随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，有时在计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、 背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
此外，GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。
车间调度
车间调度问题是一个典型的NP-Hard问题，遗传算法作为一种经典的智能算法广泛用于车间调度中，很多学者都致力于用遗传算法解决车间调度问题，现今也取得了十分丰硕的成果。从最初的传统车间调度（JSP）问题到柔性作业车间调度问题（FJSP），遗传算法都有优异的表现，在很多算例中都得到了最优或近优解。