种群大小估计Р1986РGrefenstetteР元级遗传算法控制的遗传算法Р1987РBakerР选择中随机误差的较少方法Р1987РGoldbergР复制和交叉时最小欺骗问题(MDP)Р1987РGoldberg, RichardsonР借助分享函数的小生境和物种归纳法Р1987РGoldberg, SegrestР复制和交叉的有限马尔科夫链Р1987РGoldberg, SmithР双倍染色体遗传算法应用于非稳定函数优化Р1987РOliver, Smith, HollandР排列重组算子的模拟和分析Р1987РSchaffer, MorishimaР串编码自适应交叉试验Р1987РWhitleyР子孙测试应用于遗传算法的选择操作Р续表1.1Р第二阶段:?20世纪80年代(蓬勃发展期)Р1 遗传算法概述Р1.4 遗传算法的应用领域Р(1)函数优化(经典应用)?(2)组合优化(旅行商问题——已成为衡量算法优劣的标准、背包问题、装箱问题等)?(3)生产调度问题?(4)自动控制(如航空控制系统的优化设计、模糊控制器优化设计和在线修改隶属度函数、人工神经网络结构优化设计和调整人工神经网络的连接权等优化问题)?(5)机器人智能控制(如移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹规划、机器人逆运动学求解等)?(6)图像处理和模式识别(如图像恢复、图像边缘特征提取、几何形状识别等)?(7)机器学习(将GA用于知识获取,构建基于GA的机器学习系统)Р此外,遗传算法在人工生命、遗传程序设计、社会和经济领域等方面的应用尽管不是很成熟,但还是取得了一定的成功。在日后,必定有更深入的发展。РHotspotРContents of Section 2Р2.4Р遗传算法的生物学基础Р2.1Р2.2Р2.3Р2.5Р遗传算法的基本流程Р遗传算法的若干基本概念Р遗传算法的应用步骤Р欺骗问题和未成熟收敛问题
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