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遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架、它不依赖与问题具体的领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,所以广泛应用与许多学科。近年来,遗传算法得到了迅速发展。特别在生物技术和生物学、化学和化工学、计算机辅助设计、人工智能、生产调度、机器人学、开矿工程、电信学、售货服务系统等领域都得到应用,成为求解全局优化问题的有理工具之一。下面列出遗传算法一些主要的应用领域。
, I9 h4 k B4 p8 K0 u1、函数优化:对一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,使用遗传算法可得到较好的结果。: V: W. h8 f$ n
2、组合优化:遗传算法是寻求满意解的最佳工具,遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。- {, s. p6 ]" |% d* @0 r
3、生产调度问题:采用遗传算法能够解决复杂的生产调度问题,在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、人物分配方面,遗传算法都得到了有效的应用。
. E8 V: x, w+ m; g( h4、自动控制:如基于遗传算法的模糊控制器优化设计,用遗传算法进行航空控制系统的优化,使用遗传算法设计空间交会控制器等。
1 j1 V5 I2 @, G5 c' R; @; G5、机器人学:机器人学是遗传算法的一个重要领域,如:遗传算法已经在移动机器人路径规划、机器人逆运动学求解等方面取得了很好的应用。" G* v. e; l: S% ^ @" n/ H9 x' g
6、图像处理
0 y- W$ c& s6 l8 H; `- j. S7、遗传编程:遗传程序设计概念,算法基于对一种树形结构所进行的遗传操作来自动生成计算机程序。0 ^! m& J& b( j7 P( U S
8、机器学习:调整人工网络的连接权。
: O& I+ @- c4 s! s2 z% _3 }% c9、数据挖掘5 i$ f1 ^! ~; k. Y
10、信息战:使用遗传算法能够进行雷达目标识别、数据挖掘、作战仿真、雷达辐射源识别、雷达天线优化设计、雷达目标跟踪、盲信号处理、空间普估计、天线设计、网络入侵检测、情报分析、信息战系统仿真、作战效能评估、作战辅助决策等。! Q. o [" F* x1 D
' V& i& j7 M: e D: u
( h' F8 q2 X' R' L- W7 T! b总结:遗传算法的主要应用领域$ W2 u% ?) o. d- X9 F
1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制- U/ | L P6 h$ E* N$ W+ k
2、规划:生产规划,并行机任务分配
8 b/ s2 p+ `! i4 s9 w3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计: y0 D! H% Y' \! [+ Y
4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题
B, x# `$ s; z+ V5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复1 ^7 }7 S) J* G& a
6、信号处理:滤波器设计
! P$ w8 B7 \$ s, G1 z7、机器人:路径规划/ i5 Y9 _. v1 F3 Z2 }; q9 x9 M
8、人工生命:生命的遗传进化 |
zan
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