涡街流量计数字信号处理技术的探讨 八十

5．2．2．1遗传算法

遗传算法，作为一种新的随机优化方法，其基本思想是由John Holland最早提出的。从六十年代初，John Holland及其学生就开始研究自然和人工系统的自适应行为，发表了许多有参考价值的论文，为遗传算法的诞生奠定了基础。1967年，Bagley在其博士论文中首次提出了”遗传算法”一词，并发表了第一篇关于遗传算法应用的文章。1975年，Holland出版的专著{Adaptation in Nature andArtificial System))和De Jong的博士论文《An Analysis ofthe Behavior ofa Class ofGenetic Adaptive System))是遗传算法发展的重要里程碑。在Holland的专著中，提出了遗传算法的模板理论，介绍了遗传算法的基本框架，奠定了遗传算法的数学基础。后者的论文深入研究了模板理论，以函数优化为例，对遗传算法的相关问题作了大量深入的研究。

l 983年，Goldberg的博士论文，将遗传算法应用于实际工程问题·煤气管道的优化。从而，遗传算法的理论研究更为深入和丰富，应用研究趋于广泛和完善。

l 989年Goldberg出版了{Genetic Algorithm in Search，Optimization，and

Machine Learning))，对遗传算法的研究及其应用作了全面系统的总结与论述。

遗传算法以其极佳的解决问题的能力和广泛的适应性，引起许多研究人员所瞩目；在函数优化，工程优化，控制系统的优化设计‘⋯川42儿1431十分活跃。遗传算法操作的是一群编码化的可行解，称作种群。它通过种群的更新与迭代搜索全局最优解。种群的迭代是通过选择、杂交和变异等具有生物意义的遗传。

在Holland的最初模型tl-采用的是二进制定长编码和固定规模种群，遗传算法的主要形式为比例选择、单点杂交和位变异。为了提高遗传算法的性能，克服实际问题中遇到的困难，近年来在算法设计与执行策略方面有了很人进展。

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