遗传算法研究论文

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遗传算法的思想由来已久。早在20世纪50年代，一些生物学家就着手于计算机模拟生物的遗传系统。1967年，美国芝加哥大学的Holland,J.H.教授在研究适应系统时，进一步涉及进化演算的思考，并于1968年提出模式理论。1975年，Holland教授的专著《自然界和人工系统的适应性》问世，全面地介绍了遗传算法，为遗传算法奠定了基础[228]。此后，遗传算法无论在理论研究方面，还是实际应用方面都有了长足发展。

伴随遗传算法的发展，其独特的优越性逐渐被体现出来，且各种理论、方法都得到了进一步发展和完善。但是，遗传算法的实际应用仍然存在着缺陷，具体表现在：

遗传算法在寻优过程中易出现“早熟”、设计变量增多时效率较低以及结构分析时间长，在线功能差。为此，在实际运用中尚需改进，寻找更优秀的算子和编码方法等。目前，改进的方法也各有优劣，有对遗传算法遗传算子进行改进的，也有将遗传算法与其他方法结合起来的。编码方法有二进制编码、多值编码、实值编码、区间值编码、Delta编码等多种编码方法。在执行策略方面有如下几种方法值得注意：遗传算法与模拟退火算法的结合、遗传算法与局部优化方法的结合、并行遗传算法、共存演化遗传算法、混乱遗传算法。

遗传算法的噪声适应性问题。遗传算法主要是针对无噪声的确定性环境设计的，在应用过程中，知识的不确定性、训练样本的错误、人为因素等都可导致问题求解环境包含一个或多个噪声。事实上，噪声是不可避免的，在实际工程测量中，测量得到的静态应变常常会伴有一定的噪声。遗传算法的进化过程是通过适应度大小来进行选择、变异、交*等遗传算子操作，从而对个体进行优胜劣汰。然而在噪声环境下，目标函数或适应度带有噪声，不能反映个体真正的适应度。显然，用有噪声的适应度去进化，其结果可能会被误导。在这种情况下，遗传算法的性能如何，怎样改进，还有待深入研究。