遗传算法研究进展马永杰

遗传算法基于生物进化原理，通过选择、交叉和变异算子优化问题解。其群体搜索策略和简单算子设计使其能够跳出局部最优，探索全局解空间，减少人工干预。

编码策略决定算法对问题解的表示方式。常见的有二进制编码和实数编码，前者实现简单但精度有限，后者精度高但计算复杂。此外，格雷码和混沌编码在特定问题中展现优势。

遗传算子包括选择、交叉和变异。选择算子筛选优秀个体，交叉算子通过基因重组产生新个体，变异算子引入随机性防止早熟收敛。这些算子的设计直接影响算法的效率和收敛性。

参数设置涵盖种群规模、选择压力、交叉概率及变异概率。合理参数有助于维持群体多样性，避免陷入局部最优，并提升收敛性能。相关研究也探讨了收敛性的理论保障。

约束优化问题中，遗传算法通过适应度函数调整和约束机制，有效应对非线性与不等式约束。多目标优化利用遗传算法并行多目标，得到帕累托最优解集，支持复杂决策。

近期研究聚焦混合遗传算法，将其与粒子群优化、模拟退火等方法结合，提升优化性能。并行与分布式遗传算法借助多核及云计算环境加速计算，拓展了算法应用范围。

遗传算法在工程优化、调度、网络设计和经济建模等领域取得显著成果。针对复杂动态问题，其潜力持续凸显。与机器学习和大数据的融合成为新兴趋势。

文献统计显示，收敛性是遗传算法研究的重要主题。以 TSP 问题为代表的实际应用推动算法优化。相关研究对改进选择算子、编码方式及适应度函数设计提出了方向，推动遗传算法适应不断变化的优化需求。