现代设计方法之遗传优化算法- -目录1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法特点4、遗传算法的数学基础5、遗传算法的收敛性分析6、遗传算法应用举例 7、遗传算法小结 - -1、智能优化算法 n n 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 - -常用的智能优化算法 （1 ）遗传算法 （Genetic Algorithm ， 简称GA ） （2 ）模拟退火算法 （Simulated Annealing ， 简称SA ） （3 ）禁忌搜索算法 （Tabu Search ， 简称TS ） - -智能优化算法的特点n n 它们的共同特点：都是从任一组解出发，按照某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间，因而具有全局优化性能。- -遗传算法起源n n 遗传算法是由美国Michigan 大学的J. Holland 教授于1975 年在他的专著自然界和人工系统的适应性中首先提出的，它是一类
