摘要：传统的数据建模方法 ,需要利用统计学和人工智能技术对数据进行探索性分析 ,操作者必须掌握大量的先验知识。将遗传程序设计 (GP)和遗传算法 (GA)应用到数据建模中 ,实现模型的自动获取。试验结果表明 ,在遗传操作中执行子树变异操作 ,将性能好的模型结构引入到进化中 。

摘要：传统的数据建模方法 ,需要利用统计学和人工智能技术对数据进行探索性分析 ,操作者必须掌握大量的先验知识 .将遗传程序设计 (GP)和遗传算法 (GA)应用到数据建模中 ,实现模型的自动获取 .试验结果表明 ,在遗传操作中执行了树变异操作 ,将性能好的模型结构引入到进化中 。

摘要：采用矩阵形式表示遗传操作过程 ,可为设计遗传算法程序提供简单的数学模型 .遗传操作的概率特征 ,揭示了遗传算子各自在遗传优化过程中的作用及相互关系 .

摘要：本文系统回顾了一种现代新颖的优化算法──遗传算法的基本理论。首先简单介绍了遗传算法与生物进化的联系，然后依次介绍了遗传算法的具体设计方法和步骤、遗传算法的主要特点、遗传算法现状及前景。