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遗传算法的概念最早是由Bagley J.D 于1967年提出的。后来Michigan大学的J.H.Holland教授于1975年开始对遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的机理进行系统化的研究。遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。/ w: ]3 V; W. T% ?5 V5 g) m
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自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“软计算”领域的重要研究课题。7 @; u9 ^! c; ~% m, v
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. l( C1 P# \6 f7 v* l) T本文首先结合MATLAB对遗传算法实现过程进行详细的分析，然后通过1个实际的函数优化案例对其应用进行探讨。1 [$ [" t' R9 j! _- h7 G
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( R# I% V. |+ a* G3 J( k9 z1. 遗传算法实现过程; a' [. g: q! i9 k1 i* y% k
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发表于 2019-7-27 09:00
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