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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。, K9 o/ Y) r% w' w
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。; g8 ~$ ], L9 L; U
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。
1 m+ x; t2 V Q# l- U: Q9 Y0 |9 w3、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。+ ~' r+ u- l0 M$ a; q3 _
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。
8 h ^' P" R, I6 t1 B5、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。
Y$ {5 @/ v( F: w8 F6 d6、图像处理2 A& ]$ j6 q* u
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。
% o' J" y$ _: z# c- |8、机器学习:调整人工网络的连接权。
: D* Y6 k$ l% c9 H& |+ |9、数据挖掘4 M9 Z" |$ E. L; B
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。
$ a$ A9 T0 C( A# w! r
8 v2 L3 ^/ V+ J: H1 f( l, S: v* f- a: S8 b9 k. W2 T* b
总结:遗传算法的主要应用领域& Z% g7 r- X9 c! `( Z# ]# ~
1、控制:瓦斯管道控制、防导弹控制、机器人控制0 b4 ]6 Z0 Y, J
2、规划:生产规划,并行机任务分配 Z# r7 t: w7 T4 H
3、设计:VLSI布局,通信网络设计,喷气式发动机设计4 `0 C4 o# Q6 Q+ ~
4、组合优化:TSP问题,背包问题,图划分问题, K6 ^" q5 z' \: h. U0 T5 \
5、图像处理:模式识别、特征提取、图像恢复$ q* {' b H7 U {" K1 x
6、信号处理:滤波器设计
/ J: F: v( Y+ ^/ c/ c: R7、机器人:路径规划! j1 }# m0 Z p' h/ b V
8、人工生命:生命的遗传进化 |
zan
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