在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确第8章进化算法在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确遗传算法（GA）：建立在自然选择和自然遗传学基础上的迭代自适应概率性搜索算法把进化计算，特别是遗传算法机制和传统的反馈机制用于控制过程，则可实现一种新的控制进化控制在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确v顾名思义，遗传算法是与遗传学有关的一种算法， 或者说是从遗传学中汲取了某些“精华”所构成的算法。v我们这里讲的GA是一种基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法。在整堂课的教学中，刘教师总是让学生带着问题来学习，而问题的设置具有一定的梯度，由浅入深，所提出的问题也很明确传统的优化方法（局部优化） 共轭梯度法、拟牛顿法、单纯形方法全局优化方法 漫步法（Random Walk）、模拟退火法、GA关于优化问题比较：传统的优化方法 1）依赖于初始条件。 2）与求解空间有紧密关系，促使较快地收敛到局部
