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  遗传算法生物的进化是一个奇妙的优化过程它通过选择淘汰突然变异基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法遗传算法的概念最早是由Bagley 在1967年提出的而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年这一开创性工作是由Michigan大学的所实行当时其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程遗传算法简称GA(Genetic Algorit

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  遗传算法的基本理论一起源：早在20世纪50年代和60年代就有少数人几个计算机科学家独立地进行了所谓的人工进化系统研究其出发点是进化的思想可以发展成为许多工程问题的优化工具早期的研究形成了遗传算法的雏形如大多数系统都遵循适者生存的仿自然法则有些系统采用了基于群体（population）的设计方案并且加入了自然选择与变异操作还有一些系统对生物染色体编码进行了抽象处理应用二进制编码由于缺乏一种通用的编码

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  遗传算法(GA) 遗传算法在自然与社会现象模拟工程计算等方面得到了广泛应用在各个不同的应用领域为了取得更好的结果人们对GA进行了大量改进为了不至于混淆我们把Holland提出的算法称为基本遗传算法简称 GASGA(Simple Genetic Algorithm )CG(Canonical Genetic Algorithm)将其它的GA类算法称为GAs(Genetic Algorithms