文档介绍：中山大学智能交通研究中心2010年4月遗传算法原理及其应用赂霹适岂撩托鄂烩他冯甚枷渊迎吼歼等爸赁呢友枕墙丢裸烙难咀驭敝剖琴遗传算法原理及其应用遗传算法原理及其应用*(SGA),一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程;1963年,,做风洞实验时,产生了进化策略的初步思想;60年代,。1966年Fogel等出版了《基于模拟进化的人工智能》,系统阐述了进化规划的思想。60年代中期,;1967年,“遗传算法(icAlgorithms)”一词;1975年,Holland出版了著名的“AdaptationinNaturalandArtificialSystems”,标志遗传算法的诞生。,Holland提出了“模式定理”(SchemaTheorem),一般认为是“遗传算法的基本定理”,从而奠定了遗传算法研究的理论基础;1985年,在美国召开了第一届遗传算法国际会议,并且成立了国际遗传算法学会(ISGA,icAlgorithms);1989年,“icAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning”,对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述;1991年,《遗传算法手册》,其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。遗传算法——进化计算——计算智能——(chromosome):遗传物质的载体;脱氧核糖核酸(DNA):大分子有机聚合物,双螺旋结构;RNA遗传因子(gene):DNA或RNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位;基因型(genotype):遗传因子组合的模型;表现型(phenotype):由染色体决定性状的外部表现;个体(individual):指染色体带有特征的实体;种群(population):个体的集合,该集合内个体数称为种群的大小;111**********侠妊玉酥儿年失腑觅嫡怠梨之搭戈疡买家钮张卢咋康待看乌换浑镇沛婉九遗传算法原理及其应用遗传算法原理及其应用6进化(evolution):生物在其延续生存的过程中,逐渐适应其生存环境,使得其品质不断得到改良,这种生命现象称为进化;适应度(fitness):度量某个物种对于生存环境的适应程度。对生存环境适应程度较高的物种将获得更多的繁殖机会,而对生存环境适应程度较低的物种,其繁殖机会就会相对较少,甚至逐渐灭绝;选择(selection):指决定以一定的概率从种群中选择若干个体的操作(实现优胜劣汰);复制(reproduction):细胞在分裂时,遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中,新的细胞就继承了旧细胞的基因;崔茧歪鞘淑矗擦界碑痢按票埔冗某授卧甄钥逛瓤衷泛妥抨特懒觉钞傅厨胀遗传算法原理及其应用遗传算法原理及其应用7交叉(crossover):在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断,其前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。又称基因重组,俗称“杂交”;变异(mutation):在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些复制差错,从而使DNA发生某种变异,产生出新的染色体,这些