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遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律 ( 适者生存，优胜劣汰遗传机制 )演化而来 的随机搜索算法。利用基因变异、杂交，繁殖等手段 ，根据达尔文的适者生存，优胜劣汰的理论选择最优点进行变异和杂交 ， 从而繁殖产生新的后代 ，这些都是建立在概率的基础之上． 它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题． 如著名的T S(巡回旅行商问题) 背包问题 、排课问题等．虽然遗传算法在许多领域中都有成功的应用， 但其自身也存在不足， 如局部搜索能力差 、 存在未成熟收敛和随机游走等现象， 导致算法的收敛性能差， 需要很长时间才能找到最优解等问题。这些不足阻碍了遗传算法的推广应用。如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度， 使其更好地应用于实际问题的解决中， 是现在遗传算法研究者首要考虑的问题。
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