【摘 要】
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遗传算法是一种借鉴了生物界自然选择机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度等辅助信息.它可以广泛应用于组合优化、机
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遗传算法是一种借鉴了生物界自然选择机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度等辅助信息.它可以广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域,尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题.该文首先简单介绍了遗传算法的基本概念、原理和发展现状,分析了遗传算法的收敛性.在总结了以往编码方法的基础上,我们提出了一种基于复数编码的遗传算法,用复数来表达双倍体,并规定了具体的遗传操作.与传统的基于实数编码的遗传算法相比,该算法扩展了表达空间的维数,仿真结果证明了该算法的有效性.作为一种新型的计算技术,DNA计算利用DNA分子来进行计算,具有传统计算机所不可比拟的优点,引起了人们的极大兴趣.同时,作为一种生物计算技术,DNA计算与遗传算法有着许多共同之处.该文对近年来有关DNA计算的研究成果进行了综述,重点介绍了DNA计算与遗传算法的结合.指出了目前DNA计算技术存在的主要问题,并对其未来发展进行了展望.
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