第9章　遗传算法及模式识别

遗传算法（Genetic Algorithms, GA）是20世纪70年代初期由美国Michigan大学的Holland教授提出并发展起来的。Holland发现，按照类似于生物界自然选择（selection）、变异（mutation）和杂交（crossover）等自然进化方式编制的计算机程序能够解决复杂的优化问题。GA作为一种借鉴生物界自然选择思想和自然遗传机制的全局随机搜索算法，模拟自然界中生物从低级向高级的进化过程，其主要优点是优化求解问题与梯度信息无关，只需要目标函数是可计算的。对于复杂的优化问题，只需进行选择、杂交、变异三种遗传运算就可以得到优化解。基于这些显著的优点，GA得到了人们广泛的应用和研究。