遗传算法的应用研究
遗传算法在排课问题上的应用研究
的实际问题 。要想编排好 学校的课程表 ， 需要综合 考虑学校 的
教师 、 教室 、 学生 、 班级 、 时间等多 方面 因素 ， 复调整 ， 免 冲 反 避
突 。排课工 作是一个 系统工 作 ， 需要对 专业设 置 、 教学计 划制
定 、 级课 程 的设置 、 班 任课教 师 的确 定 、 各分 院教 室 的使用 权 样 就可避 免 同一 时 间有 一个教 室 同时上一 门 以上 课程的 冲突 了。但是 ， 在机房 、 语音室 等特 定资源的使用上 ， 可能会 出现 多 限、 课程 时间等各个环 节加以综 合考虑 。 个 班级 同时使用 的冲突 ， 特 定资源 ” 即“ 冲突 问题 ， 编排课程 在 １ 问题 的 描述 表 时必须避免此 类冲突。
０ 引 言
排 课 问题又 称 时间 表 问题 ， 一个 多 因素 的优 化决 策 问 是
级 为 列 所 形 成 的 一个 二 维 表 。
１ 班 级 问题 ． ２
题 ， 是组合 规划 中的典型 问题 ， 也 同时 又是一个很 有研 究价值
学校安排 各班级 的理论课 程均在各 自的固定教室 ， 上机课 在计算 机房上 课 ， 英语 口语在语 音室上 课 。对 于这样 的安排 ， 我们可 以把 班级 和教室 当作 一个变量 等同考虑 ， 比如 计 ０ ４ ７ 班 在 教 室 ３ ３２ － １ 上课 ， 则把 计 ０ ４ 与教 室 ３ ３ ２ ７班 － １ 对应起 来 。这
计 算机 时代 ２ １ 年 第 ５ ００ 期
・３ ７・
遗传 算法在 排课 问题 上 的应用研 究
杜 时英 ，Βιβλιοθήκη 俊丽 （ 职业技 术 学院 ，浙 江 嘉 兴 ３４ ３） 嘉兴 １０ ６
遗传算法的改进及其工程应用研究
ｒｈ ｊ ｍ ｉ ｏ ｅ ｔ ｓ ｎ ｏｆｔ ｅ ｈ ｍａｉ ｒ ｅ ｒ ｈ ｎ ｅｓ ａ ｃ ｄｉ ｔ ｓＩ ｒ ｃ ｔ ｅ ｓ。 ｎ ｉ ｌｏｒｈｍｓ ｒ ｉ ． ｅｃ ｏｎ ｎ ｅ ｅｎ ｙ ａｒ ｇｅ ｅｔ ｃ ａｇ ｉ ｔ ｄｅ ｅｌ ｅｄ ｖ ｏｐ ｑｕｃ ｌ ｂ ａｕ ｅ ｆ ｔ ｅｘ ｅｌ ｎ ｉｋｙ ｅｃ ｓ ｏ ｉ ｓ ｃ ｌ ｔ ｅ ｓｅ ｒ ｈ ａ ｃ ａｂｉｙ， ｔ ｔ ｔｌ ａｓ ａ ｙ ｌ ｂｕ ｉ ｉ ｉ ｔ ｓ ｌ ｈ ｍ ｎ ｐｒ ｅｍｓ ｏ ｏｂｌ ｔ ｂｅ ｏｖ ｄ． ｔａ ｔ ａ ｇ ｅ ｉ ｌ ｉ ｓ ｌｅ Ｉ ｒ ｄｉｏｎ ｌ ｅｎ ｔ ｎ ｉ ｃ ａｇｏｒｈｍｓ， ｅ ｖ ｓｔ ｏ ｔｅ ｐ ｔ ｔ ｄｉｅｒｉ ｈ ｙ ｆ ｈ ｏｐｕｍｉｎ ｓ ￣ ｏ ｉ ｖｅｙ ｏ ，Ｏ ｒ ｌｗ Ｓ ｐｕ ｏｒ ｄ ｍ ｐ ｔ ａｇｏ ｉ ｍ ｏ ｍ ｐｒｖ ｓ ａｒ ｉｇ ｔｆ ｗａｒ ａ ｃｏ ａｃ ｉ ｏｎ ｌ ｒ ｈ ｔ ｉ ｏ ｅ ｅ ｃｈｎ ｐｒ ｉｉ ｏ ｒ ｄｉｏｎ ｎｅ ｉ ｇｏｒｈｍ． ｅ ａｌ ｉ ｍ ｔ ｅｃｓｏｎ ｆｔａ ｔ ａｌｇｅ ｔ ａｌ ｉ ｉ ｃ ｔ Ｔｈ ｇｏｒｈ ｔ
ｉ ａ ｓ ｐｐｌ ｄ ｏ ｉ ｔ ｏｐ ｉ ｉａ ｉ ｆ ｐａｒｍ ｅｅｒ ｉ ｔｅ ｎ ｓ ｒ ｌ ｕｍ ｌｖ ｃ ｔｏｌ ｙ ｔ ｍ ， ｄ ｔ ｏｖ ｄ ｈ ｔｔ ｅ ｅ ｔ ｚｔ ｍ ｏｎ ｏ ａ ｔ ｓ ｎ ｈ ｉｄｕ ｔｉ ｄｒ ａ ｅ ｅｌ ｏｎｒ ｓ ｓｅ ａｎ ｉ ｐｒ ｅ ｔ ａ ｈ ｍｅｔｏｄ ｍ ｐｒ ｅ ｈ ｉ ｏｖ ｄ ｔｅ ｈ ｐｒ ｉｉ ｏ ｈ ｎ ｒ ｌｒ ｅｃｓｏｎ ｆｔ ｅ ｃｏ ｔｏｌ ． ｅ
— — ． ． ＿ ．
值 一
生产计划优化中的遗传算法研究
生产计划优化中的遗传算法研究随着计算机技术的不断发展与普及，优化问题的求解速度和效果也得到了极大的提高，而遗传算法就是其中一种比较常用的优化方法。
本文将探讨在生产计划优化中，遗传算法的应用。
一、生产计划的重要性生产计划是企业生产运作的基础，它直接关系到企业的生产能力与效益。
制定一份合理的生产计划，可以避免生产过程中物料的浪费，提高生产效率，保证产品质量，从而提高企业的市场竞争力。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是通过不断地模拟物种进化过程，让进化优胜劣汰的机制自动寻找问题的最佳解，对复杂问题进行求解的一种基于自然生态理论的数学优化方法。
其基本流程为：初始化种群，评估适应度，选择优势个体，进行交叉变异，更新种群，直到达到停止条件。
其中，种群中的个体通过染色体表示，适应度的评估需要根据问题的具体情况来设计。
三、遗传算法在生产计划中的应用在生产计划中，我们可以将每一个生产任务作为一个染色体，而染色体中的基因则表示各个生产环节所需的时间、所需的物料和生产工序等，遗传算法根据自然选择进化的原理，自动地寻找出最优的生产计划方案。
针对生产计划中的任务安排问题，我们可以采用基于遗传算法的策略。
首先，我们需要根据任务的性质和生产环境的特点，确定适当的产能和目标历程时间。
然后，我们将生产任务的不同安排策略用染色体表示，并为每个染色体定义适应度函数。
在种群中选择优质的染色体进行基因交叉和变异，并在适当时机更新种群。
最终，运用适当的筛选方法将优化过的生产计划输出成为一份优化的生产计划方案。
四、遗传算法在生产计划中的优点1. 遗传算法具有全局搜索的能力，可以得到全局最优解，大大提高了生产计划的质量和效率；2. 遗传算法能够对多个因素进行优化，如生产效率、物料管理、人员组织等，提高企业整体效益；3. 遗传算法可以减少制定计划的时间和成本，使企业能够更快地适应市场的变化。
五、结论作为一种有效的优化手段，遗传算法在生产计划中有着广泛的应用。
基于改进的遗传算法在车间作业调度中的应用与研究
择 ” 可 以 保 证 精 英 个 体 遗 传 到 下 一 代 。 然 后 重 复 上述 操
结 构 和 交 叉 变 异 方 面 ，本 文 设 计 了一 种 新 的 选 择 和 交 叉 变 异算 子对 算 法 进 行 改 进 。
２表 示 Ｔ 件 ，３表 示 Ｔ 件 。 因 为 每 个 ｌ 有 ３道 工 序 ， 丁件 所 以 ，每 个 工 件 在 一 个 染 色 体 中 刚 好 出 现 ３次 。染 色 体 上 第 一 个 ２表 示 Ｔ 件 ２的 第 一 个 Ｔ 序 ，对 照 机 器 约 束 ．该 ＿ 『 二 序 在 机 器 ｍ。 加 Ｔ ， 工件 ２的 第 二 个 工 序 在 机 器 上 加 上 工 ， 以 此 类 推 ，工 件 ２的 第 三 个 工 序 在 机 器 ｍ 上 加 工 ． ， 因 此 ，在基 于工 序 的 编码 方 法 下 ，每 个 个 体 都 对 应 问题 的
作 ，直 到新 种 群 的个 数 等 于 父 代 种 群 的 个 数 。选 择 操 作 流
程 如 １所 示 、
３１编 码 方 法 ．
编 码 是 问 题 解 的遗 传 基 因 表 示 ，也 就 是 把 一 个 问 题 的
可行 解 从 其 解 空 间转 化 到遗 传 算 法 所 能 处 理 的 搜 索 空 间 的 转 换 。它 是 应 用 遗 传 算 法 时要 解 决 的 首 要 问 题 ，也 是 应 用 成 功 与否 的关 键 步 骤 ， 鉴 于 车 间 调 度 问题 的 约 束 性 ，编 码 技 术 必 须 考 虑 其 合 法 性 和 可 行 性 。 本 文 采 用 的 是 ＭＩ Ｓ Ｏ ＴＵ Ｇ ｎ等 人 提 出 的基 于 １ 序 的 编 码 方 法 ，染 色 体 是 由 昕 有 Ｔ ｅ 一 件 的＿ 排 序 组 成 的 ．它 具 有 解 码 和 置 换 染 色 体 后 总 能 得 丁序
遗传算法的一些实例
引言概述遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于生物进化理论，主要用于解决复杂的优化问题。
通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够通过遗传变异和适应度选择来优秀的解决方案。
本文将通过一些实例来说明遗传算法的应用。
正文内容一、机器学习中的遗传算法应用1.基因选择：遗传算法可以用于寻找机器学习模型中最佳的特征子集，从而提高模型的性能。
2.参数优化：遗传算法可以用于搜索机器学习模型的最佳参数组合，以获得更好的模型效果。
3.模型优化：遗传算法可以用于优化机器学习模型的结构，如神经网络的拓扑结构优化。
二、车辆路径规划中的遗传算法应用1.路径优化：遗传算法可以应用于车辆路径规划中，通过遗传变异和适应度选择，寻找最短路径或者能够满足约束条件的最优路径。
2.交通流优化：遗传算法可以优化交通系统中的交通流，通过调整信号灯的时序或者车辆的路径选择，减少拥堵和行程时间。
三、物流配送中的遗传算法应用1.车辆调度：遗传算法可用于优化物流配送的车辆调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现车辆最优的配送路线和时间安排。
2.货物装载：遗传算法可以用于优化物流运输中的货物装载问题，通过遗传变异和适应度选择，实现货物的最优装载方式。
四、生物信息学中的遗传算法应用1.序列比对：遗传算法可以用于生物序列比对问题，通过遗传变异和适应度选择，寻找最佳的序列匹配方案。
2.基因组装：遗传算法可以用于基因组装问题，通过遗传变异和适应度选择，实现基因组的最优组装方式。
五、电力系统中的遗传算法应用1.能源调度：遗传算法可用于电力系统中的能源调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现电力系统的最优能源调度方案。
2.电力负荷预测：遗传算法可以用于电力负荷预测问题，通过遗传变异和适应度选择，实现对电力负荷的准确预测。
总结遗传算法在机器学习、车辆路径规划、物流配送、生物信息学和电力系统等领域都有广泛的应用。
通过遗传变异和适应度选择的策略，遗传算法能够搜索到最优解决方案，从而优化问题的求解。
遗传算法在能源系统优化中的应用探索
遗传算法在能源系统优化中的应用探索随着能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，能源系统的优化成为了一个重要的研究领域。
在这个过程中，遗传算法作为一种优化方法，逐渐引起了研究者们的关注。
本文将探讨遗传算法在能源系统优化中的应用，并分析其优势和挑战。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它模拟了遗传、交叉和变异等生物进化的基本过程，通过不断迭代的方式逐渐优化解决方案。
遗传算法包括选择、交叉、变异和替换等基本操作，通过这些操作，能够从初始解空间中搜索到更优的解。
二、遗传算法在能源系统优化中的应用1. 能源生产优化能源生产是能源系统的核心环节，如何使能源生产过程更加高效和可持续是一个重要的问题。
遗传算法可以应用于能源生产的优化，通过调整能源生产设备的运行参数，最大化能源生产效率。
同时，遗传算法还可以考虑环境因素，如减少排放和降低能源消耗等，从而实现能源系统的可持续发展。
2. 能源分配优化能源分配是能源系统中的另一个重要环节。
遗传算法可以应用于能源分配的优化，通过合理分配能源资源，最大化能源利用效率。
例如，在微电网中，通过遗传算法可以确定各个节点的能源分配方案，以满足用户需求并减少能源浪费。
3. 能源储存优化能源储存是解决可再生能源波动性的关键。
遗传算法可以应用于能源储存的优化，通过合理的能量储存方案，实现能源的平衡和调度。
例如，在电动车充电站的能量储存方案中，遗传算法可以帮助确定最佳的充电和放电策略，以提高储能效率和延长电池寿命。
三、遗传算法在能源系统优化中的优势1. 全局搜索能力遗传算法具有全局搜索的能力，能够在大规模的解空间中找到最优解。
这对于能源系统优化来说非常重要，因为能源系统的优化问题通常具有多个变量和复杂的约束条件。
2. 可并行化遗传算法的计算过程可以并行化，提高了计算效率。
这对于大规模的能源系统优化问题来说尤为重要，可以加快求解速度，提高优化结果的准确性。
3. 可解释性遗传算法的优化过程相对直观，可以清晰地展示每一代的优化结果。
遗传算法在秩亏自由网平差中的应用研究
由网的法方程系数阵 Ⅳ奇异， Ｉ Ｉ Ｏ 故 Ⅳ的凯利逆 即 Ⅳ ．，
肛 １ 不存 在 ， 法方 程有无 穷解【】 １。因此在 求解此 类问题 时
一
上述 问题就转 化为求 解优 化 问题 （ ） ２。
般 采用 附加 ｄ ｄ为法 方程 秩亏 数 ） 基准 条件 ， 附加 （ 个 且
其中
法 方程系 数阵 Ｎ＝ ＴＢ为 ｔｔ 的奇异 方阵 。参数 Ｂｐ ｘ维
向量 ＝ ，２… ， 常 数 项 向量 ＝ 彬 ， ， ， （ ｌ ， ）， ｘ （ｌ ２ … 坝），
为未 知参 数的个 数 。
令 ＦＸ ＝ Ｘ Ｗ， 中 ， ＝ （ ）Ｎ － 其 （ ）
）ｌ ）… ５（ ） ， ， ｔ ， ｘ ）
数 。显 然 ， 由于缺乏 确定 控 制网坐 标 的基 准 ． 这种 网的误 差 方 程 的系 数矩 阵 不 是 列满 秩 的 ， 应 的法 方 程 系数 相 阵 Ｎ＝ ＴＢ为 奇异 阵。这 种 网被 称 为秩 亏 自由网。秩 亏 自 ＢＰ
题（） ２ 的全局 近似最 优解 。 令 目标 函数 Ｏ ｊ （）Ｆ（） （ ， ｂＦＸ ＝ Ｘ ＦＸ）则无 约束 多维优 化 问
为 了方便 用遗 传算 法 来求 解 奇异 方程 组 （ ） １ ，将 方程组 （） １ 的求解 转 化 为一个 多维 优 化 问题来 解 决 。方程 组 （ ） １ 的最／ － ｂＺ 乘解 （ 三 范数 ） 价 于下面 多维无 约束 优化 问 或 等
在 实 际工 程 应 用 中 ， 们 经 常遇 到一 种具 有 特 殊用 我 途 的控 制 网 。 没有 起算 数 据 并 以待 定 点 的坐 标 作 为参 它
３ 问题的遗传算法设计
遗传算法及几个例子
遗传算法及几个例子遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
它是由约翰·霍兰德（John Holland）于1975年首次提出的。
遗传算法通过模拟生物的进化过程，利用适者生存的原则来问题的最优解。
遗传算法的主要应用领域包括优化问题、机器学习、组合优化、图像处理等。
本文将介绍遗传算法的工作原理及几个应用实例。
首先，遗传算法的工作原理是模拟自然界的进化过程。
它由三个基本操作组成：选择、交叉和变异。
选择操作是指根据适应度函数选择出优秀个体，将它们作为父代参与下一代的繁衍。
适应度函数是用来评估个体在问题空间中的优劣程度的函数。
交叉操作是指将两个父代个体的染色体进行交换，产生子代个体。
交叉操作可以通过染色体的交叉点位置进行分类，如一点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
变异操作是指对个体的部分基因进行突变，以增加空间的多样性。
变异操作在遗传算法中起到"探索"新解的作用。
下面是几个遗传算法的应用实例：1. 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）旅行商问题是指在给定的一系列城市中，找到一条路径使得旅行商遍历每个城市且每个城市仅访问一次，最终回到起点城市。
遗传算法可以通过优化路径找到满足条件的最短路径。
2.集装箱装载问题集装箱装载问题是指如何在给定的一系列货物和一些规定的集装箱中，找到一种最佳的装载方案，以使得尽可能多的货物被装载到集装箱中。
遗传算法可以通过调整货物装载顺序和集装箱布局等来解决这个问题。
3.入侵检测系统入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）用于检测计算机网络中的恶意入侵行为。
遗传算法可以通过学习适应网络环境的特征和规则，以准确地识别出正常和异常的网络流量。
4.机器学习中的特征选择和参数优化在机器学习任务中，特征的选择和参数的优化对于模型性能的提升非常重要。
遗传算法可以通过优化特征子集的选择和调整模型参数的取值，来提高机器学习模型的性能。
遗传算法应用的分析与研究
（ ）遗传 算子 。遗传 算子 作 为遗传 算法 的核心 部分 ，其直 五 接作 用于 现有 的一代 群体 ， 以生成下 一代群 体 ，因此遗 传算 子的 选择 搭配 ，各个 算 子所 占的 比例 直接 影响遗 传算 法的 效率 。一个 遗传 算法 中一 般包括 多种 遗传算 子 ，每种算 子都 是独 立运行 ，遗 传算 法本 身只指 定每 种算 子在生 成下 一代过 程 中作＿ 的比例 。算 【 ｆ ｊ 子运 行时 从当 前这代 群体 中抽取 相应 数量 的染色 体，经 过加 工， 得到一 个新 的染色 体进 入下 一代群 体 。 （ ）抽 取。抽 取操 作是遗 传算 法 中一个重 要基本 操作 ，作 六 用 是按照 “ 优胜 劣汰 ” 的原则根 据各 个染色 体 的适应度 从 当前这
Ａｎａｙ ｉ＆ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｆＧ ｅ ｔｃＡｌ ｏ ｉｈｍ ｌｓｓ ｓ ａ ｃ ｏ ｎｅｉ ｇ ｒｔ
Ｙａ ｇ Ｈｕ ｎ ｉ
（ ｇ ｉ ｌ ｒ ｌ ａ ｋ ｆ ｉａＨ ｎ ｎＢ ａ ｃ ， ｈ ｎ ｓ ａ ４ ０ ０ ， ｉａ Ａ ｒ ｕ ｕａ Ｂ ｎ ｎ ， ｕ ａ ｒｎ ｈＣ ａ ｇ ｈ １ ０ ５Ｃｈ ） ｃｔ ｏ Ｃｈ ｎ
计算 机光盘 软件 与应用
软 件设 计 开 发 Ｃｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆ ｗｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ａ ｎ ｉ ｉ ２１ 第 １ ０ ０年 ３期
遗传算法应用的分析与研究
杨 慧 （中国农业银行股份 有限公 司湖 南省分行 ，长沙
四 、结束语
遗传 算法 的原理 是简 甲的 ，但是 如何 熟练运 用遗传 算法 却并 不是 一个 简单 的问题 ，理 论要 结合实 际 ，对于不 同 问题，遗 传算
如何使用遗传算法解决实际问题
如何使用遗传算法解决实际问题遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，来搜索最优解。
在实际问题中，遗传算法被广泛应用于解决各种复杂的优化问题。
本文将介绍如何使用遗传算法解决实际问题，并探讨其优点和局限性。
首先，遗传算法的基本原理是模拟自然界的进化过程。
它通过对候选解进行编码，构建一个初始种群，并通过遗传操作（交叉、变异）生成新的种群，然后根据适应度函数评估每个个体的适应度，再根据适应度选择优秀的个体进行下一代的繁殖。
这个过程不断迭代，直到找到满足要求的解。
在实际问题中，遗传算法可以应用于多个领域。
例如，在工程设计中，我们可以利用遗传算法来寻找最优的设计参数，以达到最佳性能。
在物流规划中，遗传算法可以用于优化路径和运输成本，提高物流效率。
在机器学习中，遗传算法可以应用于优化神经网络的权重和结构，提高模型的性能。
遗传算法的优点之一是它能够在大规模问题中找到较好的解。
由于遗传算法的并行性和随机性，它可以在搜索空间中同时探索多个解，并通过自然选择和遗传操作不断优化解。
这使得遗传算法在处理复杂问题时具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。
另一个优点是遗传算法的灵活性。
通过合理设计编码和适应度函数，我们可以根据问题的特点和需求来调整算法的参数和操作。
例如，在优化问题中，可以选择不同的交叉和变异策略，以及适应度函数的定义，来适应不同的目标和约束条件。
然而，遗传算法也存在一些局限性。
首先，遗传算法是一种启发式算法，它依赖于问题的特征和编码方式来搜索解空间。
如果问题的特征不符合遗传算法的假设，或者编码方式选择不当，可能会导致算法陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。
其次，遗传算法的计算复杂度较高。
由于遗传算法需要对大量的个体进行遗传操作和适应度评估，因此在处理大规模问题时，算法的运行时间会较长。
此外，由于遗传算法是一种随机搜索算法，其收敛性和稳定性也受到随机性的影响。
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遗传算法的应用研究
遗传算法是一种非常重要的搜索算法，特别是在解决优化问题上，效果非常
好。文章首先介绍了遗传算法的四个组成部分，以及算法的基本操作步骤，接着
探讨了遗传算法的几个主要应用领域，包括优化、生产调度、机器学习、图像处
理、人工生命和数据挖掘等。目前遗传算法以及在很多方面的应用中取得了较大
的成功，但是它在数学基础方面相对还不够完善，因而需要进一步研究和完善。
标签：遗传算法；优化问题；数据挖掘
1 概述
遗传算法（Genetic Algorithms， GA）一词源于人们对自然进化系统所进行
的计算机仿生模拟研究，是以达尔文的“进化论”和孟德尔的“遗传学原理”为基础
的，是最早开发出来的模拟遗传系统的算法模型。遗传算法最早是由Fraser提出
来的，后来Holland对其进行了推广，故认为遗传算法的奠基人是Holland。
随着遗传算法的不断完善和成熟，其应用范围也在不断扩大，应用领域非常
广泛，主要包括工业控制、网络通讯、故障诊断、路径规划、最优控制等。近几
年，出现了很多改进的遗传算法，改进方法主要包括：应用不同的交叉和变异算
子；引入特殊算子；改进选择和复制方法等。但是，万变不离其宗，都是基于自
然界生物进化，提出的这些改进方法。
2 遗传算法的原理
遗传算法是从某一个初始种群开始，首先计算个体的适应度，然后通过选择、
交叉、变异等基本操作，产生新一代的种群，重复这个过程，直到得到满足条件
的种群或达到迭代次数后终止。通过这个过程，后代种群会更加适应环境，而末
代种群中的最优个体，在经过解码之后，就可以作为问题的近似最优解了。
2.1 遗传算法的四个组成部分
遗传算法主要由四个部分组成[1]：参数编码和初始群体、适应度函数、遗
传操作和控制参数。编码方法中，最常用的是二进制编码，该方法操作简单、便
于用模式定理分析。适应度函数是由目标函数变换而成的，主要用于评价个体适
应环境的能力，是选择操作的依据。遗传操作主要包括了选择、交叉、变异等三
种基本操作。控制参数主要有：串长Z，群体大小size，交叉概率Pc，变异概率
Pm等。目前对遗传算法的研究主要集中在参数的调整中，很多文献建议的参数
取值范围一般是：size取20～200之间，Pc取0.5～1.0之间，Pm取0～0.05之
间。
2.2 遗传算法的基本操作步骤
遗传算法的基本操作步骤为：
（1）首先，对种群进行初始化；（2）对种群里的每个个体计算其适应度值；
（3）根据（2）计算的适应度，按照规则，选择进入下一代的个体；（4）根据交
叉概率Pc，进行交叉操作；（5）以Pm为概率，进行变异操作；（6）判断是否满
足停止条件，若没有，则转第（2）步，否则进入（7）；（7）得到适应度值最优
的染色体，并将其作为问题的满意解或最优解输出。
3 遗传算法的应用
遗传算法的应用领域非常广泛，下面主要就遗传算法在优化问题、生产调度、
自动控制、机器学习、图像处理、人工生命和数据挖掘等方面的应用进行介绍。
3.1 优化问题
优化问题包括函数优化和组合优化两种。很多情况下，组合优化的搜索空间
受问题规模的制约，因此很难寻找满意解。但是，遗传算法对于组合优化中的
NP完全问题非常有效。朱莹等[2]提出了一种结合启发式算法和遗传算法的混合
遗传算法来解决杂货船装载的优化问题中。潘欣等[3]在化工多目标优化问题中
应用了并行遗传算法，实验结果表明该方法效果良好。王大东等[4]将遗传算法
应用到了清运车辆路径的优化问题求解中，而且仿真结果表明算法可行有效。
3.2 生产调度
在复杂生产调度方面，遗传算法也发挥了很大的作用。韦勇福等[5]将遗传
算法应用到了车间生产调度系统的开发中，并建立了最小化完工时间目标模型，
成功开发了车间生产调度系统模块，并用实例和仿真验证了该方法的可行性。张
美凤等[6]将遗传算法和模拟退火算法相结合，提出了解决车间调度问题的混合
遗传算法，并给出了一种编码方法以及建立了相应的解码规则。
3.3 自动控制
在自动控制领域中，遗传算法主要用于求解的大多也是与优化相关的问题。
其应用主要分为为两类，即离线设计分析和在线自适应调节。GA可为传统的综
合设计方法提供优化参数。
3.4 机器学习
目前，遗传算法已经在机器学习领域得到了较为广泛的应用。邢晓敏等[7]
提出了将遗传算子与Michigan方法和基于Pitt法的两个机器学习方法相结合的
机器学习方法。蒋培等[8]提出了一种基于共同进化遗传算法的机器学习方法，
该方法克服了学习系统过分依赖于问题的背景知识的缺陷，使得学习者逐步探索
新的知识。
3.5 图像处理
图像处理是一个重要的研究领域。在图像处理过程中产生的误差会影响图像
的效果，因此我们要尽可能地减小误差。目前，遗传算法已经在图像增强、图像
恢复、图像重建、图像分形压缩、图像分割、图像匹配等方面应用广泛，详见参
考文献[9]。
4 结束语
遗传算法作为一种模拟自然演化的学习过程，原理简单，应用广泛，已经在
许多领域解决了很多问题。但是，它在数学基础方面相对不够完善，还有待进一
步研究和探讨。目前，针对遗传算法的众多缺点，也相继出现了许多改进的算法，
并取得了一定的成果。可以预期，未来伴随着生物技术和计算机技术的进一步发
展，遗传算法会在操作技术等方面更加有效，其发展前景一片光明。
参考文献
[1]周明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社，1999，6.
[2]朱莹，向先波，杨运桃.基于混合遗传算法的杂货船装载优化问题[J].中国
船舰研究，2015：10（6）：126-132.
[3]潘欣，等.种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题[J].化工进展，
2015：34（5）：1236-1240.
[4]王大东，刘竞遥，王洪军.遗传算法求解清运车辆路径优化问题[J].吉林师
范大学学报（自然科学版），2015（3）：132-134.
[5]韦勇福，曾盛绰.基于遗传算法的车间生产调度系统研究[J].装备制造技
术，2014（11）：205-207.
[6]黄巍，张美凤.基于混合遗传算法的车间生产调度问题研究[J].计算机仿
真，2009，26（10）：307-310.
[7]邢晓敏.基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究[J].软件导刊[J].2009，
8（11）：80-81.
[8]蒋培.基于共同进化遗传算法的机器学习[J].湖南师范大学自然科学学报，
2004，27（3）：33-38.
[9]田莹，苑玮琦.遗传算法在图像处理中的应用[J].中国图象图形学报，2007，
12（3）：389-396.
[10]周剑利，马壮，陈贵清.基于遗传算法的人工生命演示系统的研究与实现
[J].制造业自动化，2009，31（9）：38-40.
[11]刘晓莉，戎海武.基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述
[J].软件导刊，2013，12（12）：129-130.