精选优质文档-倾情为你奉上实验十 遗传算法与优化问题一、问题背景与实验目的遗传算法（Genetic AlgorithmGA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算1遗传算法的基本原理遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的
