1.1  遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ)
        生物在自然界中的生存繁衍，顯示出了其對自然環(huán)境的自適應(yīng)能力。受其啟發(fā)，
  人們致力于對生物各種生存特性的機理研究和行為模擬，為人工自適應(yīng)系統(tǒng)的設(shè)計
  和開發(fā)提供了廣闊的前景。遺傳算法(Genetic Algorithms，簡稱GAs)就是這種生物
  行為的計算機模擬中令人矚目的重要成果?；趯ι镞z傳和進(jìn)化過程的計算機模
  擬，遺傳算法使得各種人工系統(tǒng)具有優(yōu)良的自適應(yīng)能力和優(yōu)化能力。
        遺傳算法所借鑒的生物學(xué)基礎(chǔ)就是生物的遺傳和進(jìn)化。
1.1.1  遺傳與變異
     遺傳(Heredity)—— 世間的生物從其父代繼承特性或性狀，這種生命現(xiàn)象就稱為
                                        遺傳(Heredity)，由于遺傳的作用，使得人們可以種瓜得瓜、
                                        種豆得豆，也使得鳥仍然是在天空中飛翔，魚仍然是在水中邀
                                        游。
•  構(gòu)成生物的基本結(jié)構(gòu)和功能的單位是細(xì)胞(Ce11)。
  •  細(xì)胞中含有的一種微小的絲狀化合物稱為染色體(Chromosome)，生物的所有遺
     傳信息都包含在這個復(fù)雜而又微小的染色體中。
  •  基因
          經(jīng)過生物學(xué)家的研究，控制并決定生物遺傳性狀的染色體主要是由一種叫做脫
     氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid  簡稱DNA)的物質(zhì)所構(gòu)成。 DNA在染色體中有
     規(guī)則地排列著，它是個大分子的有機聚合物，其基本結(jié)構(gòu)單位是核苷酸，許多核苷
      酸通過磷酸二酯鍵相結(jié)合形成一個長長的鏈狀結(jié)構(gòu)，兩個鏈狀結(jié)構(gòu)再通過堿基間的氫鍵有
      規(guī)律地扭合在一起，相互卷曲起來形成一種雙螺旋結(jié)構(gòu)?；蚓褪荄NA長鏈結(jié)構(gòu)中占有一
      定位置的基本遺傳單位。
  •  遺傳信息是由基因(Gene)組成的，生物的各種性狀由其相應(yīng)的基因所控制。
  •  基因是遺傳的基本單位。細(xì)胞通過分裂具有自我復(fù)制的能力，在細(xì)胞分裂的過
      程中，其遺傳基因也同時被復(fù)制到下一代，從而其性狀也被下一代所繼承。
 
•  遺傳基因在染色體中所占據(jù)的位置稱為基因座(Locus)；
• 同一基因座可能有的全部基因稱為等位基因(Allele)；
• 某種生物所特有的基因及其構(gòu)成形式稱為該生物的基因型(Genotype)；
• 而該生物在環(huán)境中呈現(xiàn)出的相應(yīng)的性狀稱為該生物的表現(xiàn)型(Phenotype)；
•  一個細(xì)胞核中所有染色體所攜帶的遺傳信息的全體稱為一個基因組(Genome)。
生物的遺傳方式：
 1.  復(fù)制
         生物的主耍遺傳方式是復(fù)制。遺傳過程中，父代的遺傳物質(zhì)DNA被復(fù)制到子
    代。即細(xì)胞在分裂時，遺傳物質(zhì)DNA通過復(fù)制(Reproduction)而轉(zhuǎn)移到新生的細(xì)
    胞中，新細(xì)胞就繼承了舊細(xì)胞的基因。
 2. 交叉
         有性生殖生物在繁殖下一代時，兩個同源染色體之間通過交叉(Crossover)而重
     組，亦即在兩個染色體的某一相同位置處DNA被切斷，其前后兩串分別交義組合
     而形成兩個新的染色體。
 3. 變異
         在進(jìn)行細(xì)胞復(fù)制時，雖然概率很小，僅僅有可能產(chǎn)生某些復(fù)制差錯，從而使
    DNA發(fā)生某種變異(Mutation)，產(chǎn)生出新的染色體。這些新的染色體表現(xiàn)出新的
    性狀。

      如此這般，遺傳基因或染色體在遺傳的過程中由于各種各樣的原因而發(fā)生變化。
1.1.2  進(jìn)化
        地球上的生物，都是經(jīng)過長期進(jìn)化而形成的。根據(jù)達(dá)爾文的自然選擇學(xué)說，地
    球上的生物具有很強的繁殖能力。在繁殖過程中，大多數(shù)生物通過遺傳，使物種
    保持相似的后代；部分生物由于變異，后代具有明顯差別，甚至形成新物種。正
    是由于生物的不斷繁殖后代，生物數(shù)目大量增加，而自然界中生物賴以生存的資
    源卻是有限的。因此，為了生存，生物就需要競爭。生物在生存競爭中，根據(jù)對
    環(huán)境的適應(yīng)能力，適者生存，不適者消亡。自然界中的生物，就是根據(jù)這種優(yōu)勝
    劣汰的原則，不斷地進(jìn)行進(jìn)化。
          
   • 生物的進(jìn)化是以集團的形式共同進(jìn)行的，這樣的一個團體稱為群體(Population)，
      或稱為種群。
   • 組成群體的單個生物稱為個體(Individual)，
   • 每一個個體對其生存環(huán)境都有不同的適應(yīng)能力，這種適應(yīng)能力稱為個體的適應(yīng)度(Fitness)。
1.1.3  遺傳與進(jìn)化的系統(tǒng)觀

        雖然人們還未完全揭開遺傳與進(jìn)化的奧秘，即沒有完全掌握其機制、也不完全
    清楚染色體編碼和譯碼過程的細(xì)節(jié)，更不完全了解其控制方式，但遺傳與進(jìn)化的
    以下幾個特點卻為人們所共識：
  (1) 生物的所有遺傳信息都包含在其染色體中，染色體決定了生物的性狀；
  (2) 染色體是由基因及其有規(guī)律的排列所構(gòu)成的，遺傳和進(jìn)化過程發(fā)生在染色體上；
  (3) 生物的繁殖過程是由其基因的復(fù)制過程來完成的；
  (4) 通過同源染色體之間的交叉或染色體的變異會產(chǎn)生新的物種，使生物呈現(xiàn)新的
        性狀。
  (5) 對環(huán)境適應(yīng)性好的基因或染色體經(jīng)常比適應(yīng)性差的基因或染色體有更多的機會
        遺傳到下一代。
遺傳算法的應(yīng)用
       遺傳算法提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化間題的通用框架，它不依賴于問題的具
   體領(lǐng)域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應(yīng)用于很多學(xué)科。下面是遺傳
   算法的一些主要應(yīng)用領(lǐng)域：
  
   (1)  函數(shù)優(yōu)化
            函數(shù)優(yōu)化是遺傳算法的經(jīng)典應(yīng)用領(lǐng)域，也是對遺傳算法進(jìn)行性能評價的常用算例。
            對于一些非線性、多模型、多目標(biāo)的函數(shù)優(yōu)化問題，用其他優(yōu)化方法較難求解，用遺傳算法可以方便地得到較好的結(jié)果。

   (2)  組合優(yōu)化
           隨著問題規(guī)模的增大，組合優(yōu)化問題的搜索空間也急劇擴大，有時在目前的計算機上用枚舉法很難或甚至不可能求出其精確最優(yōu)解。對這類復(fù)雜問題，人們己意識到應(yīng)把主要精力放在尋求其滿意解上，而遺傳算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。實踐證明，遺傳算法對于組合優(yōu)化中的NP完全問題非常有效。
           例如，遺傳算法已經(jīng)在求解旅行商問題、背包問題、裝箱問題、圖形劃分問題等方面得到成功的應(yīng)用。