遗传算法是一种基于“适者生存、优胜劣汰”的高度并行、随机搜索、自适应的优化算法，问题的求解过程被模拟为“染色体”适者生存的过程，通过“染色体”复制、交叉、变异等遗传操作，群体一代一代进化，收敛到“最适应环境”的个体，即求得问题的最优解或者较满意解。遗传算法作为一种应用比较广泛、影响比较大的优化...
遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题(TSP)是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。引文格式 徐鹏.遗传算法在TSP问题中的应用[J].科技广场,2011(03):103-105.
并行遗传算法（Parallel Genetic Algorithm）是指对遗传算法进行并行设计后的算法，是一种适用复杂优化问题的多种群并行进化的遗传算法。 该算法能有效克服标准遗传算法的早熟收敛问题, 具有较强的全局搜索能力。并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。...
遗传算法是受自然进化启发的搜索、优化和学习算法家族中的一员。通过模拟进化过程，遗传算法较传统搜索算法具有更多优势，可为各式问题提供高质量的解决方案。本书基于Python语言将遗传算法应用于各种任务，提供在人工智能和其他很多领域应用遗传算法的实践经验。同时，本书涵盖了人工智能领域的新进展。图书目录 第1部分遗传...
SGA SGA 是标准(简单)遗传算法的意思，全称 Simple Genetic Algorithm，软件设计中，根据自然界生物遗传变异的原理，设计出的一种算法。SGA 标准(简单)遗传算法 软件设计中，根据自然界生物遗传变异的原理，设计出的一种算法。
遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。遗传算法的数学基础由张文修、...
遗传算法是John Holland教授和他的学生们发展建立的 。早期的算法是简单遗传算法，效率很低。因此人们在应用遗传算法时，常常对简单遗传算法进行修改，加入新技术，保留简单遗传算法的主要特点，同时又与之有所不同。无约束优化问题非常适合遗传算法，比方说求函数， 极大值问题。首先利用传统数值解法提供初始群体；再用...
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