人工智能遗传算法（人工智能遗传算法实验报告）

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进化算法与传统的算法具有很多不同之处，但其最主要的特点体现在下述两个方面：进化计算的智能性包括自组织、自适应和自学习性等。

进化算法是以达尔文的进化论思想为基础，通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术。生物进化是通过繁殖、变异、竞争和选择实现的；而进化算法则主要通过选择、重组和变异这三种操作实现优化问题的求解。

神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

目前主流的人工智能是将智能转化为计算，自我进化的人工智能则是将计算转化为智能。人类掌握了巨大的计算力却没有充分发挥出来，因为需要人类设计和改进算法。

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进化算法有时候也被看成是人工智能的一种。计算机智能是比进化算法更一般的词，它包括神经计算、模糊系统、人工生命这样的一些技术，这些技术可应用于优化之外的问题。因此，进化计算可能比计算机智能更一般化或更具体。

属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。

遗传算法是一种智能计算方法，针对不同的实际问题可以设计不同的计算程序。它主要有复制，交叉，变异三部分完成，是仿照生物进化过程来进行计算方法的设计。模糊数学是研究现实生活中一类模糊现象的数学。

遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴的寻优技术，适合于复杂的、叠加的非线性系统的辨识描述。神经网络算法是当前较为成熟的识别分类方法，但网络权值的训练一直存在着缺陷。

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遗传算法（Genetic Algorithm， GA）是一种进化计算（Evolutionary Computing）算法，属于人工智能技术的一部分。遗传算法最早是由John Holland和他的学生发明并改进的，源于对达芬奇物种进化理论的模仿。

遗传算法中的各种概率包括交换概率px、变异概率pm以及更新概率pu，这些参数的选择与设定目前尚无统一的理论指导，多数都视具体问题而定。

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是美国 Michigan大学的 John Golland提出的一种建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化、具有广泛适用性的搜索方法。现在已被广泛用于学习、优化、自适应等问题中。

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