遗传算法的研究与应用  

The Research and Application of Genetic Algorithm

作　　者：徐清振[1] 肖成林[2] 

机构地区：[1]华南师范大学计算机学院,广州510631 [2]华南理工大学应用数学系,广州510640

出　　处：《现代计算机》2006年第5期19-22,共4页Modern Computer

基　　金：国家自然科学基金(60273063)资助。

摘　　要：根据遗传算法的一些基本概念以及遗传算法的操作流程,对遗传算法的繁殖算子从数学上给出定义,刻划了繁殖算子的本质。遗传算法是一种基于概率意义上的随机搜索算法,但它是从空间上的一组点而不是一个点出发,因此遗传算法的搜索能力比其他随机搜索算法更强,可以找到全局范围内的最优解。但是,应该注意在遗传算法的应用中,要避免其过早的收敛,防止陷入局部最优解。We define the reproduction operators of genetic algorithms by mathematics, and give out the essence of reproduction operators. Genetic algorithms are random search algorithms based on probability, however they start from a set of points in space not from a point, the search ahihty of genetic algorithms is better than that of other random search algorithms, and it can get optimized solutions in a whole range. But we should pay attention to avoid convergence earlier and be in local optimized solution in the application of genetic algorithm,

关 键 词：遗传算法 编码 选择(selection)算子 交叉算子 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]