遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進化機制發(fā)展起來的高度并行、隨機、自適應搜索算法。由于其具有健壯性,特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不好的復雜的和非線性問題。以遺傳算法為核心的進化算法已與模糊系統(tǒng)理論、人工神經網絡等一起成為計算智能研究中的熱點,受到許多學科的共同關注。本書全面系統(tǒng)地介紹了遺傳算法的基本理論,重點介紹了遺傳算法的經典應用和國內外的新發(fā)展。全書共分11章。第1章概述了遺傳算法的產生與發(fā)展、基本思想、基本操作以及應用情況;第2章介紹了基本遺傳算法;第3章論述了遺傳算法的數(shù)學基礎;第4章分析了遺傳算法的多種改進方法;第5章初步介紹了進化計算理論體系;第6章介紹了遺傳算法應用于數(shù)值代化問題;第7章介紹了遺傳算法應用于組合優(yōu)化問題;第8章介紹了遺傳算法應用于機器學習;第9章討論了遺傳算法在智能控制中的應用;第10章討論了遺傳算法與人工生命研究的相關問題;第11章介紹了遺傳算法在圖像處理、模式識別中的應用。本書可供從事計算智能、自動控制、圖像處理與模式識別、系統(tǒng)工程、優(yōu)化設計、高性能計算等專業(yè)領域的研究人員閱讀,也可供研究生及高年級大學生參考。