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AbstractManydifferentscientifictechnologiesinteractin21century.DevelopmentofGeneticalgorithms(GA)embodiesmutualeffectoflifescienceandengineeringscience.GAisaccreditedtoProJ?Holland.Itisakindofrandomsearchalgorithmsthatmakemostofnaturalchoiceandgeneticmethods.Itischaracteristicthatpopulationsearchstrategyandinformationexchangeareundependableofdeviationinformation.DifficultyproblemsappearedintraditionalsearchmethodsandnonlinearproblemsmaybesolvedbyGA.GAisalsoappliedinmanyfieldssuchascombinatorialoptimization,machinelearning,adaptivecontrol,programmingdesigns,artificiallifeandSt)on.SoGAistechnologiesin21century.oneoftheimportantThispaperfallsintofourchapters.Thefirstchapterintroducesbackgroundofproblemconcertedandmeaningoftitlechose.Andthefollowingtwochaptersaremymainworks.Theyintroduceanalysisofgeneticoperatorsanddiversityofgrouprespectively.CrossoveroperatorandMutationoperatorarebasicinGeneticAlgorithms,Thechoiceoftwokindsofoperatorsaffectoptimumvalue.Therefore,Itisimportanttoresearchthesekindsofoperators.Basedontwo-dotedMutationandtwo.dotedCrossovercontaininga—fixed_location.Thesecondchapteranalyzestheirpropertiesandproposesadvancedrules.KeepingdiversityofgroupsisthebaseforevolutionofGeneticAlgorithms.GroupsareeasytobeprematureintheconditionofSelectionoperatoLTogetridofstateofpremature,diversityofgroupsplayanimportantrole.ThethirdchapteranalyseseffectofGAOilthebaseofbinarycode.Aboveall,thischapterresearcheseffectofmutationoperator.Inthelastchapter,Isummarizemyworkandsupposeshortcomingofmyideal.Keywords:GeneticOperators;GroupDiversity;MeanDistributionIl第一章绪论第一章绪论1.1相关背景遗传算法(GeneticAlgorithms)是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的,它是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型…。Holland教授的早期工作主要集中在生物学、社会学、控制工程、人工智能等领域中的~类动态系统的适应性问题。随后,Bremerman、DeJong等人则将遗传算法应用于参数优化问题,极大地促进了遗传算法的应用。1975年之后,遗传算法作为函数优化器不但在各个领域得到了广泛的应用,还丰富和发展了若干遗传算法的基本理论。此后的大批研究人员对遗传算法理论的基本框架和遗传算子进行构建和改进,并将它分别应用于自动控制、工程设计、经济金融、机器学习、博弈问题等诸多领域之中。GA以其高效、实用的特点在各个领域中得到了广泛的应用,取得了较好的效果,并越来越受到学术界的重视。经过三十多年不同领域科学家们的共同努力,人们从理论上对遗传算法
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