遗传算法理论与应用发展研究
遗传算法原理步骤及发展状况和未来趋势
遗传算法原理步骤及发展状况和未来趋势遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种受到生物学演化理论启发的优化算法，通过模拟自然界的生物进化过程，能逐步逼近最优解。
以下是遗传算法的原理步骤、发展状况和未来趋势的详细说明。
原理步骤：1.初始化种群：随机生成一组初始个体，称为种群。
2.适应度评估：根据问题的适应度函数，对种群中的每个个体进行评估，得到其适应度值。
3.选择：根据个体的适应度值，利用一定的策略选择出一部分个体作为父代。
4.交叉：对选出的父代个体进行交叉操作，生成新一代的子代个体。
5.变异：对新一代的子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。
6.替代：根据一定的策略，用新一代个体替代旧一代个体，生成下一代种群。
7.终止条件判断：根据问题设定的终止条件，判断是否满足停止进化的条件，若满足则结束，否则返回第2步。
发展状况：遗传算法最早由约翰·霍兰德（John Holland）于20世纪60年代提出，之后经过多位学者的改进和发展，得到了广泛应用。
随着计算机计算能力的提高，遗传算法在解决实际问题中的应用也逐渐增多。
目前，遗传算法已成为求解复杂优化问题的一种重要方法。
不仅在工程优化、组合优化、机器学习等领域得到广泛应用，还在解决传统算法难以解决的问题上显示出了很好的效果。
未来趋势：1.并行化：随着大数据和高性能计算的发展，遗传算法将更多地借助并行计算来提高效率，同时处理更复杂的问题。
2.启发式算法融合：遗传算法与其他启发式算法（如模拟退火、粒子群算法等）相结合，能够充分发挥各自的优势，进一步提高求解效果。
3.多目标优化：将遗传算法应用于多目标优化问题，在满足多个目标的约束条件下，寻找出一组最优解，将成为未来的研究热点。
4.自适应性：自适应遗传算法能够根据问题的特点，自动调节遗传算子的操作参数，使算法更加灵活有效，未来的发展将更加注重算法的自适应能力。
5.深度学习结合：将遗传算法与深度学习结合，可以进一步提高算法求解能力，例如通过遗传算法来优化深度神经网络的结构和超参数。
遗传算法的研究与进展
遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高，遗传算法作为一种高效的优化方法，在许多领域中得到了广泛的应用。
本文将对遗传算法的研究进展进行综述，包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。
自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来，该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。
遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制，通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。
在过去的几十年里，众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨，提出了许多重要的改进策略。
本文将对这些策略进行综述，并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。
遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略，在一组可行解（称为种群）中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解，进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解，重复上述过程，最终收敛于最优解。
遗传算法的关键要素包括：染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。
为进一步提高遗传算法的性能，研究者们提出了一系列改进策略。
这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进：多目标优化策略：针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题，可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。
精英保留策略：为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象，可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。
基于随机邻域搜索策略：这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索，可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并提高算法的全局收敛性。
遗传算法作为一种常用的优化方法，在许多领域都有广泛应用，如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。
随着技术的发展，遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。
研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。
基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题；基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率；一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题，提出了相应的改进措施。
遗传算法的由来及应用
遗传算法的由来及应用经验分享 2009-05-31 23:42 阅读157 评论0字号：大中小遗传算法的研究前背景和发展历史1967年，Holland的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法（Genetic Algorithms）”一词。
此后，Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。
1971年，R.B.Hollstien在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化。
1975年是遗传算法研究历史上十分重要的一年。
这一年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》（Adaptation in Natural and Artificial Systems），这是第一本系统论述遗传算法的专著，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。
Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论（schema theor y）。
该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。
同年，K.A.De Jong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》（An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive S ystem）。
该论文所做的研究工作，可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为，他把Holland 的模式理论与他的计算实验结合起来。
尽管De Jong和Hollstien 一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。
可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论，迄今仍具有普遍的指导意义。
进入八十年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
遗传算法及其应用-毕业论文
摘要遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法，由于它的简单易行、鲁棒性强，尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜索过程，从而使它的应用范围极为广泛，并且己在众多领域得到了实际应用，取得了许多令人瞩目的成果，引起了广大学者和工程人员的关注。
在简要的介绍了遗传算法的发展历史和研究现状及其生物学、数学基础后，文中引出了遗传算法的基本概念和原理、分析了遗传算法的基本实现技术。
如：编码、适应度函数、遗传算法的三大遗传操作、参数规则等。
最后在介绍了遗传算法程序设计原则的基础上，编程实现了遗传算法在图像识别中的应用，在实践中检验了遗传算法的实际效果。
关键词：遗传算法，适应度函数，图像识别ABSTRACTThe gen etic algorithm is a kind of search ing method which simulates thenatural evolution. It is simple and easy to implement, especially it do not needthe special field kno wledge, so it has bee n using in very broad fields. Now thegen etic algorithm has got a lot of fruits, and more and more scholars beg in to pay atte ntio n on it.After brief in troducted the gen etic algorithm and studyed the history ofthe development status and biology, mathematical basis, webrought out the basic genetic algorithm concepts and principles, analysised the genetic algorithm to achieve the basic tech no logy. Such as: cod ing, fit ness function, gen etic algorithm of the three major genetic manipulation, and other parameters of the rules. Fin ally, in troduceda gen etic algorithm procedures based on theprinciples of design, programming a genetic algorithm in the application of image recog niti on, in practice, we test the practical effects of gen etic algorithm.Key word : genetic algorithm , Fitness function , image recognition引言当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中的一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
遗传算法原理与应用
一、遗传算法概述
1、智能优化算法 2、基本遗传算法 3、遗传算法的特点
1、智能优化算法
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。
均点交叉运算 交叉前： 00000|01110|00000|00100|00 11100|00000|11111|10001|01 交叉后： 00000|00000|00000|10001|00 11100|01110|11111|00100|01 交叉点
均匀交叉又称“驻点交叉”，在交叉前先进行基因的变异 检测，通过后再行交叉。
（2） 利用比例选择算子的公式，计算每个个体被
选中遗传到下一代群体的概率；
（3） 采用模拟赌盘操作（即生成0到1之间的随机
数与每个个体遗传到下一代群体的概率进行匹配） 来确定各个个体是否遗传到下一代群体中。
以赌轮盘的方式來看，把一个轮盘分成若干扇形， 面积越大的编号，越容易中奖，因此奖金会比較低。 以适应性函数來看，其值越大者所占的面积就越大， 其选中的机率就越大。
轮盘赌选择又称比例选择算子，它的基本思想 是：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小 成正比。设群体大小为n ，个体i 的适应度为 Fi， 则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为：
P i F i / F i
i 1
n
轮盘赌选择方法的实现步骤
（1） 计算群体中所有个体的适应度函数值（需要 解码）；
身的要求而定。
选择算子
遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个 体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到
遗传算法理论及其应用发展
遗传算法理论及其应用发展摘要:首先介绍了遗传算法的基本工作原理和主要特点; 然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的发展,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论; 最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。
关键词:遗传算法; 遗传算子; 控制参数; 组合优化遗传算法[1] (Genetic Algorithms，简称GA )是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首先提出的。
它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说; 其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
从公开发表的论文看, 我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。
遗传算法最早应用于一维地震波形反演中, 其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身, 搜索过程既不受优化函数联系性的约束, 也不要求优化函数可导, 具有较好的全局搜索能力; 算法的基本思想简单, 运行方式和实现步骤规范, 具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点, 但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象。
自1985年起, 国际遗传算法会议每两年召开一次, 在欧洲, 从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。
1993年, 国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊5 Evolutionary Com putation6 (进化计算) 在MIT 创刊; 1994年, 在美国奥兰多召开的IEEE World Congress on Computation Intelligence ( IEEE全球计算智能大会)上, 进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997年, 5 IEEE Transaction son Evolutionary Computation6创刊。
这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。
遗传算法原理及其应用修改.
编码原则
二进制编码与浮点数编码的比较
12
1.4 遗传算法的基本操作
选择
适应度计算： 按比例的适应度函数（proportional fitness assignment） 基于排序的适应度计算（Rank-based fitness assignment） 选择算法： 轮盘赌选择（roulette wheel selection） 随机遍历抽样（stochastic universal selection） 局部选择（local selection） 截断选择（truncation selection） 锦标赛选择（tournament selection）
组合图像处理和模式识别 目前已在图像恢复、图像边缘持征提取、几何形状识别等方面得到了应用;
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人工生命 基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现象的重要理论基础，遗传算法已 在其进化模型、学习模型、行为模型等方面显示了初步的应用能力； 遗传程序设计 Koza发展了遗传程序设计的慨念，他使用了以LISP语言所表示的编码方法， 基于对一种树型结构所进行的遗传操作自动生成计算机程序;
遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能
所所所所所所
所所所所 所所所所 所所所所所所所 所所所所所 所所所所所 所所所所
所所所所
所所所所所 所所所所
所所所所
所所所所所所所
所所所所
5
1.2 遗传学基本概念与术语
染色体（chromosome）：遗传物质的载体；
脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，双螺旋结构； RNA
对群体中的要交叉的个体进行两两随机配对。若群体大小为M， 则最多共有 [ M/2 ]对相互配对的个体组参与交叉。(若种群数 为奇数，则其中任一个个体多选一次配对)
介绍遗传算法的发展历程
介绍遗传算法的发展历程遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，由美国计算机科学家约翰·霍兰德（John Holland）在20世纪60年代提出。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程，利用基因编码表示问题的解，通过交叉、变异等操作来探索解空间并逐步优化求解的过程。
以下是遗传算法发展的主要里程碑：1.早期研究（1960s-1970s）：约翰·霍兰德在1960年代提出遗传算法的基本原理，并将其应用于函数优化问题。
他的研究引发了对遗传算法的广泛兴趣，但由于计算能力有限，遗传算法的应用范围较为受限。
2.第一代进化策略（1980s）：20世纪80年代，德国科学家汉斯-皮特·舍维尔（Hans-Paul Schwefel）提出了一种基于自然选择的优化算法，称为“进化策略”。
舍维尔的工作开拓了遗传算法的领域，并引入了适应度函数、交叉和变异等基本概念。
3.遗传算法的理论完善（1990s）：20世纪90年代，遗传算法的理论基础得到了进一步的完善。
约翰·霍兰德等人提出了“遗传算子定理”，指出在理论条件下，遗传算法可以逐步收敛到最优解。
同时，研究者们提出了多种改进策略，如精英保留策略、自适应参数调节等。
4.遗传算法的应用扩展（2000s）：21世纪初，随着计算机计算能力的提高，遗传算法开始在更广泛的领域中得到应用。
遗传算法被成功应用于旅行商问题、网络优化、机器学习等诸多领域。
同时，研究者们在遗传算法的理论基础上，提出了多种变种算法，如基因表达式编码、改进的选择策略等。
5.多目标遗传算法（2024s）：近年来，遗传算法的研究重点逐渐转向了解决多目标优化问题。
传统的遗传算法通常只能找到单一最优解，而多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithms，MOGAs）可以同时多个目标的最优解，并通过建立一个解集合来描述问题的全局最优解。
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2016-2017学年一学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考核科目：现代设计理论与方法学生所在院（系）：机电工程学院学生所在学科：机械设计及其自动化姓名：董云蒙学号：1602210067题目：遗传算法理论与应用发展研究第1页（共9页）遗传算法理论与应用发展研究摘要：遗传算法起源于自然界生物进化基本法则，本文主要对遗传算法的起源与发展过程、算法原理以及运用的、算法的特点及其在实际工程的运用，与其他算法的比较、联合运用等内容进行了综述。
该算法并不需要特别知识。
遗传算法是一种全局最优化方法，该算法使用范围广泛，能有效地处理复杂的非线性问题，在很多领域都有广泛的应用，因此有着广阔的应用前景。
关键词：遗传算法优化方法Abstract: Genetic algorithms originate from the basic laws of biological evolution in nature. In this paper，the origin and development of genetic algorithm，the principle and application of genetic algorithm，the characteristics of the algorithm and its application in practical engineering are compared with other algorithms. The algorithm does not require special knowledge. Genetic algorithm (GA) is a global optimization method. It is widely used in many fields and can deal with complex nonlinear problems effectively. So it has a wide application prospect.Key words: genetic algorithm Optimization1 遗传算法的起源与发展遗传算法（Genetic Algorithm，GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传机理的生物进化过程的计算模型算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则。
在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解方法，即找出一个最优解。
遗传算法自诞生以来就受到许多学者的关注。
经过30多年的不断发展，在基础理论和算法设计研究上都取得了长足的进步，尤其是在越来越多的领域中得到成功应用。
遗传算法作为一种仿生优化算法，为复杂系统优化提供解决方案，实践证明其效果显著，被认为是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。
进入21世纪以来，应用领域将是遗传算法的主要研究方向，同时其理论和技术研究也需要进一步深入完善，可引入新的数学工具和生物学的新成果。
在60年代，Holland教授了发现生物的遗传和自然进化与和人工智能自适应系统的相似关系，提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物的遗传机制，以群体的方式进行自适应搜索。
Bagley在他的博士论文中第一次运用了遗传算法这个词语，采用双倍体编码。
发展了复制、交叉、变异、显性倒位等遗传算子。
与此同时他还发现了防止早熟收敛机理的重要性，由此还发展了遗传算法的理论概念。
Rosenberg在他的博士论文中对单细胞生物群体的计算机仿真研究，他的研究为遗传函数在函数优化中的使用提供了基础。
到了70年代，Holland提出了遗传算法的基本定理—模式定理，并且在1975年出版了第一部有关遗传算法和生物自适应系统的专著—《自然系统和人工系统的适配》，这本书对遗传算法做出了比较详细的论述，提出了模拟生物自适应的理论，并且为遗传算法打下了数学基础。
国内有关遗传算法的研究自九十年代与来也一直处于不断上升的阶段，近年来，遗传算法的应用在许多领域取得了令人瞩目的成果。
例如在2004年，赵宏立等人针对于相对简单的遗传算法，在相对大范围组合优化问题上搜索效率较低的问题提出一种新的基于基因块编码的并行遗传算法。
此方法的基本框架为处理度并行遗传算法，在染色体的群体中分辨出可能的基因块，把新的基因块作为基因单位，然后以新的基因单位重新编码染色体，就这样生成了较短长度染色体的新一代种群。
2 遗传算法的研究方向遗传算法是多学科结合与渗透的产物，它已经发展成为一种自组织、自适应的综合技术，广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等领域。
其研究方向主要有下述几个方面：①基础理论：遗传算法的数学理论并不完善，张玲[12]等对遗传算法的模式定理和隐性并行性进行了分析研究，指出其不足并指出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术。
在遗传算法中，群体规模和遗传算子的控制参数的选取非常困难，但它们有时必不可少的试验参数。
遗传算法还有一个过早收敛的问题，如何阻止过早收敛也是正在研究的问题之一。
②分布式并行遗传算法：遗传算法在操作上具有高度的并行性，许多研究人员都在探索并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略。
研究表明，只要通过保持多个群体和恰当控制群体间的相互作用来模拟并发执行过程，即使不使用并行计算机，也能提高算法的执行效率。
遗传算法的并行性主要从三个方面考虑，即个体适应度评价的并行性、整个群体各个个体适应度评价的并行性及子代群体产生过程的并行性。
③分类系统分类系统属于基于遗传算法的机器学习中的一类，包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统，规则评价子系统和遗传算法子系统。
分类系统被越来越多地应用到科学、工程和经济领域，是目前遗传算法研究中一个十分活跃的方向。
④遗传神经网络遗传神经网络包括连接级、网络结构和学习规则的进化。
遗传算法与神经网络相结合，成功地用于从分析时间序列来进行财政预算。
在这些系统中，信号是模糊的，数据是有噪声的，般很难正确给出每个执行的定量评价.如果采用遗传算法，就能克服这些困难，显著提高系统性能。
⑤进化算法模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法——进化算法。
遗传算法是其三种典型的算法之一，其余两种算法是进化规划和进化策略，这三种算法是独立发展起来的。
⑥人工生命与遗传算法近几年来，通过计算机模拟再现种种生命现象，已达到对生命更深刻理解的人工生命的研究正在兴起。
己有不少学者对生态系统的演变、食物链的维持以及免疫系统的进化等用遗传算法做了生动的模拟。
遗传算法在实现人工生命中的基本地位和能力究竟如何，这是值得研究的课题。
3 遗传算法原理对于一般的参数优化问题，通常均可以表示为：目标函数：minF=f(x，y，z)F∈R约束条件：G(x，y，z)≥ (x，y，z)∈Ω遗传算法是先将问题的一组基本解可行解(x i，y i，z i)编码表示为一组二进制的字符串，每个字符包含几个字符串，每个子字符串的某一位或几位的组合成为一个基因，又称为染色体；然后再对这些基因进行某些操作，逐步实现参数的最优化。
在自然界中，组成生物群体中的每个单个之间会有一定差异，对于环境要求和适应能力各不相同，适合自然界中生物进化论中的基本原则，优胜劣汰、适者生存，淘汰较差的个体，通过染色体和基因遗传给子代，通过染色体核基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新群体。
在特定的条件下，基因会发生突变，产生新基因和生命力更强的新个体：但突变是非遗传的，随着个体不断更新，群体不断朝着最优方向进化，遗传算法是真实模拟自然界生物进化机制进行寻优的。
在此算法中，被研究的体系的响应曲面看作为一个群体，相应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵和向量的参数相应于生物组成染色体的基因，染色体用固定长度的二进制串表述，通过交换、突变等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究的不同的解，目标函数值较优的点被保留，目标函数值较差的点被淘汰。
4 遗传算法的特点遗传算法是一种宏观意义下的仿生算法。
它是基于达尔文的进化论和Mendel的遗传学说，通过模拟达尔文“优胜劣汰、适者生存”的原理激励好的结构，和通过模拟Mendd遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时寻找更好的结构。
作为一种随机的优化与搜索方法，遗传算法有着以下几个显著的特点：①首先组成一组候选解；②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解；⑤遗传算法从问题解的串集开始嫂索，不是从单个解开始；⑥减少了陷入局部最优解的风险；⑦遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息；⑧遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向；⑨具有自组织、自适应和自学习性。
遗传算法虽然是一种优化算法，但是像其它算法一样也具有它的限制性。
编码规范性不高以及编码存在表达准确性较差；对于单一的遗传算法编码并不能完全地将优化问题的约束表达出来；通常的遗传算法效率比其他传统的优化方法较低；容易很早出现收敛；对算法的精确度、可信度、计算过程的简易性等方面，并没有做出合理的分析。
遗传算法是一种迭代算法，它每次迭代算都会产生一组新解，这组解初始解的生成具有随机性，在每次迭代后新解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一目标函数给与评判，一次迭代成为一代。
典型的算法有以下几个步骤：①初始化，即随机生成一个符号串群体；②基于适度函数对符号串进行评价；③应用一组遗传操作生成一个新的符号串群体；5 遗传算法的应用遗传算法可以解决连续变量参数的优化问题，特别是适用于复杂非线性问题的处理。
可用于NMR 脉冲形状分析、RNA核苷酸测定、DNA构象分析、分子识别和设计、变量选择等，在分析化学、环境科学、机械设计中的应用也非常广泛。
遗传算法提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题所属的具体领域。
遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题具体的领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多学科。
下面是遗传算法一些主要的应用领域。
①函数优化函数优化时遗传算法的最为广泛应用领域，对遗传算法进行性能评价的经常应用算例。
研究人员可以用不同的函数来对遗传算法的性能进行验证。
常常在求解一些非线性的、多模型的、多目标的函数优化等方面的问题也取的了不错的效果。
②组合优化随着现代问题的不断增多，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，有时在目前计算机上用枚举法很难甚至不能求解出问题的最优解，而遗传算法就是寻求这种满意解得最佳工具之一。