遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法，它借
用了生物遺傳學(xué)的觀點(diǎn)，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機(jī)制，實(shí)現(xiàn)各個個體的適應(yīng)性
的提高。這一點(diǎn)體現(xiàn)了自然界中"物競天擇、適者生存"進(jìn)化過程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，從而吸引了大批的研究者，迅速推廣到優(yōu)化、搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)等方
面，并奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。 用遺傳算法解決問題時，首先要對待解決問題的模型結(jié)構(gòu)
和參數(shù)進(jìn)行編碼，一般用字符串表示，這個過程就將問題符號化、離散化了。也有在連續(xù)
空間定義的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暫不討論。
標(biāo)簽：
Algorithm
Genetic
GA
算法
上傳時間：
2015-06-08
上傳用戶：stampede
