【摘 要】
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本文从核能更广泛的利用对辐射防护提出了更高要求的背景出发，发现在辐射防护领域，辐射屏蔽设计方案优化，中子能谱解谱，放射治疗参数设置等仍是待解决的问题。而现代人工智能计算方法的发展给辐射防护的困境带来了新的突破方向，其中遗传算法更是众多优化算法中的佼佼者。故本文首先详细分析了遗传算法的发展历程，算法原理和优缺点，从理论层面分析了遗传算法解决多目标优化问题和应用于辐射防护领域的可行性。再通过总结21世
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本文从核能更广泛的利用对辐射防护提出了更高要求的背景出发，发现在辐射防护领域，辐射屏蔽设计方案优化，中子能谱解谱，放射治疗参数设置等仍是待解决的问题。而现代人工智能计算方法的发展给辐射防护的困境带来了新的突破方向，其中遗传算法更是众多优化算法中的佼佼者。故本文首先详细分析了遗传算法的发展历程，算法原理和优缺点，从理论层面分析了遗传算法解决多目标优化问题和应用于辐射防护领域的可行性。再通过总结21世纪以来有关遗传算法应用于辐射防护领域的论文，证明了遗传算法应用于辐射防护领域的合理性，优越性和广阔的发展前景。最后通过类比燃烧场重建，引入遗传模拟退火算法，为遗传算法在辐射防护的未来发展提供了新的方向。
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