１、遺傳算法概述
1950s，將進化原理應用於計算機科學的初步努力。
50年代末到60年代初，Holland應用模擬遺傳算子研究適應性。
1967年，Bagley的論文中首次提出了遺傳算法這一術語。
1975年，Holland的經典著作《自然和人工系統中的適應性》出版，系
統闡述了遺傳算法的基本理論和方法。
1975年，DeJong的博士論文《遺傳自適應系統的行為分析》，將Holland
的模式理論與他的計算試驗結合起來。
1983年，Holland的學生Goldberg將遺傳算法應用於 管道煤氣系統的優化
取得了很好的效果。生物與演化
２、生物的演化
３、演化的機制與過程
遺傳變異
交配：由親代的基因行減數分裂產生配子精子、卵子），經授精作用，親代的基因經由精子與卵子而遺傳給子代。各個體間完全以隨機的方式結合。
基因產生變異而影響到生物的遺傳性狀，這樣的變異稱為突變．任何基因都可能發生突變，但突變並不常發生，且通常對生物個體是有害的。
產生變異：產生變異的因素，是突變及遺傳物質在組合。遺傳物質在組合是指生物經由有性生殖使遺傳
過度繁殖：因生物的生殖潛力而使族群不斷增加。
生存競爭：當族群變大後，面臨到食物、空間及其他資源的限制，因而發生生存競爭，有時會經遺傳特殊化來完成適應作用。
適者生存：在同種的生物競爭後，只有適應環境特質的個體存活下來也就是使某些基因型繼續生殖，在族群中的比例增加使另一些基因型遭到淘汰而失去一些變異，這就是天擇的結果。
交配：有兩個方法
任選兩個基因，以相同比例重組。
/1,0,0,1,-1 -1,1,0,1/ /1,0,0,1,-1, 0,1,0,-1/
產生子代
/1,0,0,1,-1 0,1,0,-1/ /1,0,0,1,-1, -1,1,0,1/
共產生M個子代
隨機選取兩個基因，以不同比例重組。
/1,0 0,1,-1,0 1,0,-1/ /1,0, -1,1,0,0, 1,0,-1/
產生子代
/-1,0 -1,1,0,0 1,0,1/ /-1,0, 0,1,-1,0, 1,0,1/
共產生N個子代
突變：隨機單一個基因產生突變。
/1,0,0,1,-1,-1,1,0,1/
↓產生新的基因
/1,0,0,1,0 ,-1,1,0,1/
最後得到Ｐ個子代
天擇：因為過度繁殖，產生Ｌ＋Ｍ＋Ｎ＋Ｐ個基因
最後選取最穩定的Ｌ個基因
５、步驟
step1：隨機產生Ｌ個基因，做為基因庫，並畫在螢幕上
step2：從產生的基因庫中，隨機挑選２個基因交配
step3：產生Ｎ個子代
step4：從Ｌ(親代)+N(子代)中，選取Ｌ個最穩定的基因留下
６、遺傳算法的應用
應用領域
控制：煤氣管道控制，防避導彈控制，機器人控制
規劃：生產規劃
圖像處理：模式識別，特徵抽取信號處理濾波器設計
機器人：路徑規劃
人工生命：生命的遺傳，蛋白質摺疊
７、結論
遺傳演算法是同時由很多個點(解)出發去求解，藉著這些解的互相競爭，好的解被留下來且可以經重組作用產生後代，壞的解則被淘汰，藉著這樣類似自然界的一代一代的演化過程後，我們可以找到接近最佳解，或甚至就是最佳的解。
學生：朱祐苓 指導老師：鄒忠毅
跟新日期：２００５／１０