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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。& L1 n) i' P; `, s$ K4 y1 `
1、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。* `4 H. D) K' W% {8 g
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。
6 T& F9 ^' S& y5 M# L3、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。. Q3 U9 ?. o/ a; P) G" r
4、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。5 h J7 ?6 d" U2 @
5、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。
2 F9 {7 B& h% q- t0 c# B6、图像处理
$ H+ P1 j. B5 b( M" I9 ]7、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。
" S1 f) j+ o ^2 s8、机器学习:调整人工网络的连接权。$ R# h1 R" R& [
9、数据挖掘
3 Z; X( j4 i2 _9 C- z10、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。. O+ q; L: A* V3 {% V) x
+ t- P# t2 |3 I+ b- H9 m) E" l( e( d2 g2 K
总结:遗传算法的主要应用领域! D# `, P7 ]" K2 G
1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制
/ Q9 v4 P( d+ m- ~$ S% Q2、规划:生产规划,并行机任务分配3 r4 v, w3 {' G, V! t! {
3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计/ H$ s: {- b3 R
4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题$ e- u' m: C1 n2 E
5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复
4 t2 q5 _9 I% Y" r7 g) {6、信号处理:滤波器设计
_/ O2 f; z; t& P+ z7、机器人:路径规划
7 z) p; J& q! J) @8 t; F2 Y8、人工生命:生命的遗传进化 |
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