贪吃女王Grief
遗传算法［56，53］研究的兴起是在20世纪80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯到20世纪60年代初期。早期的研究大多以对自然遗传系统的计算机模拟为主。早期遗传算法的研究特点是侧重于对一些复杂的操作的研究。虽然其中像自动博弈、生物系统模拟、模式识别和函数优化等给人以深刻的印象，但总的来说这是一个无明确目标的发展时期，缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。这种现象直到20世纪70年代中期由于Holland和De Jong的创造性研究成果的发表才得到改观。当然，早期的研究成果对于遗传算法的发展仍然有一定的影响，尤其是其中一些有代表性的技术和方法已为当前的遗传算法所吸收和发展。
在遗传算法作为搜索方法用于人工智能系统中之前，已有不少生物学家用计算机来模拟自然遗传系统。尤其是Fraser的模拟研究，他于1962年提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想。但是，Fraser和其他一些学者并未认识到自然遗传算法可以转化为人工遗传算法。Holland教授及其学生不久就认识到这一转化的重要性，Holland认为比起寻找这种或那种具体的求解问题的方法来说，开拓一种能模拟自然选择遗传机制的带有一般性的理论和方法更有意义。在这一时期，Holland不但发现了基于适应度的人工遗传选择的基本作用，而且还对群体操作等进行了认真的研究。1965年，他首次提出了人工遗传操作的重要性，并把这些应用于自然系统和人工系统中。
1967年，Bagley在他的论文中首次提出了遗传算法（genetic algorithm）这一术语，并讨论了遗传算法在自动博弈中的应用。他所提出的包括选择、交叉和变异的操作已与目前遗传算法中的相应操作十分接近。尤其是他对选择操作做了十分有意义的研究。他认识到，在遗传进化过程的前期和后期，选择概率应合适地变动。为此，他引入了适应度定标（scaling）概念，这是目前遗传算法中常用的技术。同时，他也首次提出了遗传算法自我调整概念，即把交叉和变异的概率融于染色体本身的编码中，从而可实现算法自我调整优化。尽管Bagley没有对此进行计算机模拟实验，但这些思想对于后来遗传算法的发展所起的作用是十分明显的。
在同一时期，Rosenberg也对遗传算法进行了研究，他的研究依然是以模拟生物进化为主，但他在遗传操作方面提出了不少独特的设想。1970年Cavicchio把遗传算法应用于模式识别中。实际上他并未直接涉及到模式识别，而仅用遗传算法设计一组用于识别的检测器。Cavicchio对于遗传操作以及遗传算法的自我调整也做了不少有特色的研究。
Weinberg于1971年发表了题为《活细胞的计算机模拟》的论文。由于他和Rosenberg一样注意于生物遗传的模拟，所以他对遗传算法的贡献有时被忽略。实际上，他提出的多层次或多级遗传算法至今仍给人以深刻的印象。
第一个把遗传算法用于函数优化的是Hollstien。1971年他在论文《计算机控制系统中的人工遗传自适应方法》中阐述了遗传算法用于数字反馈控制的方法。实际上，他主要是讨论了对于二变量函数的优化问题。其中，对于优势基因控制、交叉和变异以及各种编码技术进行了深入的研究。
1975年在遗传算法研究的历史上是十分重要的一年。这一年，Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的适配》。该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论（schemata theory）。该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。直到这时才知道遗传操作到底在干什么，为什么又干得那么出色，这对于以后陆续开发出来的遗传操作具有不可估量的指导作用。
同年，De Jong完成了他的重要论文《遗传自适应系统的行为分析》。他在该论文中所做的研究工作可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。尽管De Jong和Hollstien一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。
进入20世纪80年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。
随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习（Genetic Base Machine Learning），这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其他智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用。五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming，EP）以及进化策略（Evolution Strategy，ES）等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的智能计算方法，既同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。
随着遗传算法研究和应用的不断深入和发展，一系列以遗传算法为主题的国际会议十分活跃。从1985年开始，国际遗传算法会议，即ICGA（International Conference on Genetic Algorithm）每两年举行一次。在欧洲，从1990年开始也每隔一年举办一次类似的会议，即 PPSN（Parallel Problem Solving from Nature）会议。除了遗传算法外，大部分有关ES和EP的学术论文也出现在PPSN中。另外，以遗传算法的理论基础为中心的学术会议有FOGA（Foundation of Genetic Algorithm）。它也是从1990年开始，隔年召开一次。这些国际学术会议论文集中反映了遗传算法近些年来的最新发展和动向。
木木小YY
当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。制造机器智能一直是人类的梦想，人们为此付出了巨大的努力。人工智能技术的出现，就是人们得到的成果。但是，近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。遗传算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,其基本思想是基于Darw in的进化论和Mendel的遗传学说。该算法由密执安大学教授Holland及其学生于1975年创建。此后，遗传算法的研究引起了国内外学者的关注。自1985年以来.国际上已召开了多次遗传算法的学术会议和研讨会.国际遗传算法学会组织召开的ICGA( International Conference on Genetic Algorithms)会议和FOGA( Workshop on Foundation of Genetic Algorithms)会议。为研究和应用遗传算法提供了国际交流的机会。作为一种通用的问题求解方法，遗传算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。近年来，遗传算法已被成功地应用于下业、经济答理、交通运输、工业设计等不同领域.解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。本文将从遗传算法的理论和技术两方而概述目前的研究现状。描述遗传算法的主要特点、基木原理以及各种改进算法，介绍遗传算法的程序设计。遗传程序设计是借鉴生物界的自然选择和遗传机制，在遗传算法的基础上发展起来的搜索算法，它己成为进化计算的一个新分支。在标准的遗传算法中，由定长字符串(问题的可行解)组成的群体借助于复制、交叉、变异等遗传操作不断进化找到问题的最优解或次优解。遗传程序设计运用遗传算法的思想，常采用树的结构来表示计算机程序，从而解决问题。对于许多问题，包括人工智能和机器学习上的问题都可看作是需要发现一个计算机程序，即对特定输入产生特定输出的程序，形式化为程序归纳，那么遗传程序设计提供了实现程序归纳的方法。把遗传算法和计算机程序结合起来的思想出现在遗传算法中，Holland把产生式语言和遗传算法结合起来实现分类系统，还有一些遗传算法应用领域的研究者将类似于遗传算法的遗传操作施加于树结构的程序上。近年来，遗传程序设计运用遗传算法的思想自动生成计算机程序解决了许多问题，如预测、分类、符号回归和图像处理等，作为一种新技术它己经与遗传算法并驾齐驱。 1996年，举行了第1次遗传程序设计国际会议，该领域己引起越来越多的相关学者们的兴趣。1967年，Holland的学生在博士论文中首次提出“遗传算法（Genetic Algorithms）”一词。此后，Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。1971年，在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化。1975年是遗传算法研究历史上十分重要的一年。这一年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》（Adaptation in Natural and Artificial Systems），这是第一本系统论述遗传算法的专著，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论（schema theory）。该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。同年， Jong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》（An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive System）。该论文所做的研究工作，可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为，他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。尽管De Jong和Hollstien 一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论，迄今仍具有普遍的指导意义。进入八十年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议（International Conference on Genetic Algorithms ，ICGA），并且成立国际遗传算法学会（International Society of Genetic Algorithms ，ISGA），以后每两年举行一次。1989年，Holland的学生出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（Genetic Algorithms in Search , Optimization, and Machine Learning）。该书总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。同年，美国斯坦福大学的Koza基于自然选择原则创造性地提出了用层次化的计算机程序来表达问题的遗传程序设计( genetic programming, GP)方法，成功地解决了许多问题。在欧洲，从1990年开始每隔一年举办一次Parallel Problem Solving from Nature 学术会议，其中遗传算法是会议主要内容之一。此外，以遗传算法的理论基础为中心的学术会议还有Foundations of Genetic Algorithms，该会也是从1990年开始隔年召开一次。这些国际会议论文，集中反映了遗传算法近些年来的最新发展和动向。1991年，编辑出版了《遗传算法手册》（Handbook of Genetic Algorithms），其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中的大量应用实例。1992年，Koza发表了他的专著《遗传程序设计:基于自然选择法则的计算机程序设计》”。1994年，他又出版了《遗传程序设计，第二册:可重用程序的自动发现》深化了遗传程序设计的研究，使程序设计自动化展现了新局面。有关遗传算法的学术论文也不断在《Artificial Intelligence》、《Machine Learning》、《Information science》、《Parallel Computing》、《Genetic Programming and Evoluable Machines》\《IEEE Transactions on Neural Networks》,《IEEE Transactions on Signal Processing》等杂志上发表。1993年，MIT出版社创刊了新杂志《Evolutionary Computation》。1997年，IEEE又创刊了《Transactions on Evolutionary Computation》。《Advanced Computational Intelligence》杂志即将发刊，由模糊集合创始人教授为名誉主编。目前，关于遗传算法研究的热潮仍在持续，越来越多的从事不同领域的研究人员已经或正在置身于有关遗传算法的研究或应用之中。
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