遺傳算法在計算機智能方面的運用

林涌

【摘 要】21世紀是一個經濟、科技和學種學科知識相互交融的時代，在如今的工作生活中出現了一種應用率極高且較為廣泛的隨機搜素的優化方法，那便是在進化理論基礎上發展起來的遺傳算法。同時在當代的時代潮流中，它已經成功的引起了社會各界對它的關注，關于遺傳算法在未來的發展，也引起了社會各界人士的注意。本文對遺傳算法的應用領域及發展前景進行了探討。

【關鍵詞】遺傳算法 計算機智能發展 未來的運用

關于遺傳算法所帶來的優勢，可謂是有目眾睹，但是，對于遺傳算法的未來，能否與人的行為相比較，仍然是一個值得思考的問題。因為，在一些有關創新設計的項目選擇上，它更多的依賴的還是人類的主觀思考，所以，遺傳算法在未來如何能夠實現系統運用的最優化，且保證其不斷的前進而不是后退，最終能夠實現一種智能化評價的愿望，這也便成了大家所研究的重點。

1 遺傳算法的定義

遺傳算法是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它是通過對達爾文生物進化論和遺傳學機理的生物進化過程所進行的自然選擇所得出的一種計算模型。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群開始的，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼，可以作為問題近似最優解。

2 關于遺傳算法的基礎內容

2.1遺傳算法的基礎知識

遺傳算法是一種通過模擬生物進化而發明的智能優化算法，它的出現是在六十年代，同時遺傳算法已經是進化計算研究的一個重要組成部分了。而關于遺傳算法的主要操作方法是選擇、交叉、變異這三個主要的遺傳算子，遺傳算法在求解大規模、高度非線性、不連續的最優化問題上具有顯著的發展優勢。

2.2遺傳算法的優勢所在

在過去我們通過工作經驗的總結以后，我們會發現在與傳統的優化方法相比較而言，遺傳算法的優勢所在之多，接下來我們就進行一系列的總結。第一，遺傳算法是不需要目標函數的導數的，概率的轉移準則。第二，遺傳算法是一種收斂性的證明，它是一種新型高效的遺傳算子設計；并且遺傳算法與局部優化算法進行了有機的結合，且創造出了最大化的效益。第三，遺傳算法的運用現在已經擴展到社會各界的應用領域中去，其廣泛化有時候真的是令人難以置信的。第四，遺傳算法使得計算機在目前的工作中已經愈發的簡單化、系統化了。

2.3遺傳算法所涉及到的主要應用領域

正如前文中我們所說的，遺傳算法的應用領域早已擴展到社會各界的工作生活中，那么關于遺傳算法的主要應用領域有以下幾種。第一個，關于遺傳算法應用領域中最為經典的代表便是函數優化了。函數的種類是多種多樣的，比如有凸函數和凹函數、確定函數和隨機函數、連續函數和離散函數等等。這些多種多樣的函數來評價遺傳算法的性能，往往更能反映出算法的本質結果與影響，在實踐中證明之后，面對一些非線性、多模型、多目標的函數優化問題的時候，倘若不用遺傳算法來進行求解，那么似乎找不到其他更方便和容易的優化方法了。第二個，在這個時代里，問題日益增多且難度與日俱增，關于組合優化的搜索空間也在迅速的擴大之中，因此，關于組合優化的問題也就凸現出來了。在面對這一類較為復雜性的問題時，我們早已將精力放在了滿意的答案上，對于這個過程的發展似乎也沒有想象中那么在意了，而對于現在人類所出現的這種現象，遺傳算法是滿足人類需求的最好的解決工具途徑之一了。通過日常工作實踐總結證明，遺傳算法在很多的現實問題方面已經有了成功的案例和應用心得了。第三個，回歸到我們的日常生產中，在生產調度的計算問題上，關于數據的計算是很難得到準確的答案，也正因如此，這個問題的出現總會令工作人員頭疼不已，即使大家對這個問題進行一系列的簡化，然后接著再進行計算工作，但是，即使是這樣，計算出來的結果也往往與實際相差甚遠，從而會影響工作的進度。但是遺傳算法的出現卻為我們帶來了福音，終于可以擺脫計算的魔咒，更重要的是可以得到一個準確的數據，并且可以使得我們日常的工作生產有效率的進行著。第四個，圖像處理是計算機所涉及到的一個重要研究領域。通過日常的工作，我們可以發現在通過計算機進行圖像處理工作時，比如掃描、特征提取、圖像分割時，總會出現這樣或者那樣的誤差，從而導致圖像效果的不理想化。在關于如何將它更接近真實化的問題上，我們進行了長期的研究調查，最終，我們發現只有遺傳算法能夠圖片處理中所遇到的一些誤差問題進行合理的解決，這也算是為遺傳算法在計算機圖像處理應用中找到了自己的用武之地。第五個，人工生命是計算機、機械等人下媒體模擬或者構造出的具有自然生物系統特有行為的人造系統。在關于人工生命的兩個重要特征是自組織能力和自學習能力。當然，人工生命與遺傳算法也是有著密不可分的關系的?；谶z傳算法的進化模型是研究人工生命現象的重要基礎理論。遺傳算法與人工生命兩者一路都是結伴而行且相輔相成的，在未來，這兩者的相輔相成定然可以使雙方走得更遠。第六個，在近幾年的計算機發展過程中，發展越來越快的數據庫技術，便是數據挖掘的出現，它有能力將知識和規則從無窮無盡的大型數據庫中提取出來，并進行一系列的相關數據計算。在應用中，遺傳算法在數據庫中搜索，對一些隨機產生的數據重新進行了規則覆蓋。通過結果表明，遺傳算法也是數據挖掘的最有效方法之一。

3 遺傳算法的發展趨勢

3.1遺傳算法的未來實現方案

在關于遺傳算法的實現方案中，我們進行了多種的計算以及分析，最終關于并行遺傳算法的實現方案可以分為三類：第一個，從全局型出發，系統分為一個主處理器和若干個從處理器。主處理器監控 整個染色體種群，并基于全局統計執行選擇操作；各個從 處理器接受來自主處理器的個體進行重組交叉和變異，產 生新一代個體，并計算適應。第二個，獨立型，粗粒度模型，我們可以將種群分成若干個子群體并且能夠分配給各自對應的處理器，同時每個處理器不光光獨立計算適應程度，而且獨立進行選擇、重組交叉和變異操作，同時，在日常的工作中還要做到定時定點的相互傳送適應程度最后的那個個體，由此來加快滿足中職條件的要求。需要注意的是粗粒度模型也稱為島嶼模型，而在此基礎上的遺傳算法也被稱為分布式的遺傳算法。

3.2關于遺傳算法的未來

縱觀遺傳算法的發展歷程，我們可以發現的是遺傳算法在為人類的生活帶來方便的同時，它也有這樣或者那樣的缺點需要我們進行改進，比如它的編碼存在著不規范不準確的細節問題；遺傳算法在計算或運行的過程中，沒有有效的定量分析方法；遺傳算法通常來說效率會比其他的傳統算法的效率低一些；遺傳算法的編碼問題不能全面的將優化問題的約束表達出來，因此，在遺傳算法的編碼方面，依舊存在著許多的細節問題，這些問題的解決也是迫在眉睫的，所以我們在日后的工作中要加強相關方面的工作提升。

4 結語

隨著計算機應用領域的分蘇發展，我們不容置疑的是遺傳算法在這一發展過程中提供了更加有力的手段。在這飛速發展的過程中，在國民生產、科學技術研究方面得到了較為廣泛的應用。這個科學技術發展的時代中，現代科技對于隨機性問題，想要對其進行合理的解決更加困難不已，但是在遺傳算法的出現時，這一切都有了希望。通過我們對遺傳算法在社會各界的應用領域進行了總結，但是我們依舊希望在未來，我們對其相關研究領域的進一步分析與工作起到一定的推動作用。

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