9 }# a' c( I/ L6 L ' V% D+ }$ r; d 对于上述最优化问题,目标函数和约束条件种类繁多,有的是线性的,有的是非线性的;有的是连续的,有的是离散的;有的是单峰值的,有的是多峰值的。随着研究的深入,人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能,也不现实,因而求出其近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一。 4 H: t& X6 m/ \: T7 @( T总的来说,求最优解或近似最优解的方法主要有三种:枚举法、启发式算法和搜索算法。, _: R2 w0 E0 k- l1 r
& U, B$ S* U5 o" C& D 随着问题种类的不同,以及问题规模的扩大,要寻求到一种能以有限的代价来解决上述最优化问题的通用方法仍是个难题。而遗传算法却为我们解决这类问题提供了一个有效的途径和通用框架,开创了一种新的全局优化搜索算法。 % P# ^% `+ e. K* b# K ! t3 N8 j4 `) G L) e; J5 w. O' V: @