摘要：遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，是基于Darwin的进化论和Mendel的遗传学。遗传算法的有趣应用很多，诸如函数最优解问题，寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题，TSP问题，生产调度问题，人工生命模拟等。本文将研究其中一应用：函数最优解问题并且对控制参数进行了详细说明和实验分析。

关键词：遗传算法；函数极值；编码;控制参数

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1遗传算法起源与发展过程-1

1.2遗传算法研究现状与目的-2

2遗传算法基本原理和基本技术-3

2.1遗传算法基本概念-3

2.2遗传算法的原理-4

2.3遗传算法基本操作-4

2.4遗传算法的编码问题-5

2.5遗传算子-6

2.6遗传选择-6

2.7遗传算法与传统搜索方法的比较-7

2.8遗传算法应用领域-7

3 遗传优化-9

3.1全局优化-9

3.2约束优化-10

4遗传算法求函数极大值应用-10

4.1问题提出-10

4.2思路分析-11

4.3算法步骤-12

4.4具体实现步骤-12

4.5实验遗传算法-17

4.6遗传算法参数对于算法性能影响分析-21

致谢-25

参考文献-26

附录A 标准测试函数集-27

附录B 遗传算法实现代码-28