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实 验 报 告遗传算法w 1.遗传算法的背景w 2.遗传算法的国内外发展情况w 3.遗传算法的原理w 4.遗传算法的步骤w 5.算法的结构w 6.总结1. 遗传算法的背景生物在自然界中的生存繁衍，显示出了其对自然环境的自适应能力。生物的进化过程，主要是通过染色体之间的交叉和变异来完成的。它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境的优良物种。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机理研究和行为模拟，为人工自适应系统的设计和开发提供了广阔的前景。自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。正是生物的这种遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定；而生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以致于形成新的物种，推动了生物的进化和发展就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。基于对生物遗传和进化过程的计算机模拟，遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力。遗传算法就是模仿自然界的生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。2. 遗传算法的国内外发展情况 进入90年代，遗传算法迎来了兴
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