第7章 智能最优化算法 随着仿生学、遗传学和人工智能科学的发展，从20世 纪70年代以来，科学家相继将遗传学、神经网络科学的原 理和方法应用到最优化领域，形成了一系列新的最优化方 法，如遗传算法、神经网络算法、蚁群算法等。 这些算法不需要构造精确的数学搜索方向，不需要进 行繁杂的一维搜索，而是通过大量简单的信息传播和演变 方法，得到问题的最优解。 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而 形成的一种自适应全局最优化概率搜索算法。 7.1 遗传算法7.1.1 生物的遗传与进化 生物从其亲代继承特性或形状的现象称为遗传； 生物在其延续生存的过程中,逐渐适应生存环境，使其品 质不断得到改良，这种生命现象称进化。 构成生物的基本结构和功能单元是细胞 细胞中含有一种微小的丝状化合物称染色体 染色体主要由一种叫做核糖核酸(简称DNA)的物质构成 DNA按一定规则排列的长连称基因 基因是遗传的基本单位 另外，在进行细胞复制时，也可能产生某些差错，从而 使DNA发生某种变异，产生新的染色体。 可见，同源染色体之间的复制、交叉或变异会使基因或 染色体发生各种各样的变化，从而，使生物呈现新的性状，
