附：遺傳算法(Genetic Algorithms)簡介
遺傳算法（Genetic Algorithms）是基於生物進化理論的原理髮展起來的一種廣為應用的、高效的隨機搜索與優化的方法。其主要特點是群體搜索策略和群體中個體之間的信息交換，搜索不依賴於梯度信息。它是在70年代初期由美國密執根（Michigan）大學的霍蘭（Holland）教授發展起來的。1975年霍蘭教授發表了第一本比較系統論述遺傳算法的專著《自然系統與人工系統中的適應性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遺傳算法最初被研究的出發點不是為專門解決最優化問題而設計的，它與進化策略、進化規劃共同構成了進化算法的主要框架，都是為當時人工智能的發展服務的。迄今為止，遺傳算法是進化算法中最廣為人知的算法。
近幾年來，遺傳算法主要在複雜優化問題求解和工業工程領域應用，取得了一些令人信服的結果，所以引起了很多人的關注，而且在發展過程中，進化策略、進化規劃和遺傳算法之間差異越來越小。遺傳算法成功的應用包括：作業調度與排序、可靠性設計、車輛路徑選擇與調度、成組技術、設備布置與分配、交通問題等等。 |
