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'''遗传算法'''（Genetic Algorithm，GA）最早是由[[美国]]的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中[[生物体]]进化规律而设计提出的。是模拟[[达尔文生]]物进化论的自然选择和[[遗传学]]机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过[[数学]]的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于[[组合优化]]、[[机器学习]]、[[信号处理]]、[[自适应控制]]和[[人工生命]]等领域。 <ref>[郑树泉．工业智能技术与应用[M]．上海：上海科学技术出版社，2019：250-251]</ref>  
[[File:遗传算法1.jpg|缩略图|遗传算法[https://ss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1220002790,759039992&fm=26&gp=0.jpg 原图来源][https://ss0.bdstatic.com/70cFuHSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=1220002790,759039992&fm=26&gp=0.jpg 图片来源百度网]]]
'''中文名''':[[遗传算法]]

'''外文名''':[[Genetic Algorithm]] 

'''基本概念''':[[是一类借鉴生物界的进化规律设计的算法]] 

'''基本操作''':[[算子选择、杂交、变异 ]]

'''特    点''':[[模拟自然进化搜索最优解 ]]

'''应    用''':[[组合优化、人工生命等]]