10.3.1遗传算法的应用 (1)函数优化。 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能 评价的常用算例。尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问 题，采用其他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结 果。 (2) 组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，采用 传统的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种满意解的最 佳工具。例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱 问题、图形划分问题等方面得到成功的应用
10.3.1 遗传算法的应用 （1）函数优化。 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能 评价的常用算例。尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问 题，采用其他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结 果。 （2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，采用 传统的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种满意解的最 佳工具。例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱 问题、图形划分问题等方面得到成功的应用
(3)生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调 度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些经验进行调 度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产 车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方 面遗传算法都得到了有效的应用
（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调 度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些经验进行调 度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产 车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方 面遗传算法都得到了有效的应用
(4)自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求解，遗 传算法已经在其中得到了初步的应用。例如，利用遗传算法进 行控制器参数的优化、基于遗传算法的模糊控制规则的学习、 基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的神经网络结构的优 化和权值学习等。 (5)机器人 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人 运动轨迹规划、机器人结构优化和行为协调等方面得到研究和 应用
（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求解，遗 传算法已经在其中得到了初步的应用。例如，利用遗传算法进 行控制器参数的优化、基于遗传算法的模糊控制规则的学习、 基于遗传算法的参数辨识、基于遗传算法的神经网络结构的优 化和权值学习等。 （5）机器人 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人 运动轨迹规划、机器人结构优化和行为协调等方面得到研究和 应用
(6)图像处理 遗传算法可用于图像处理过程中的扫描、特征提取、图 像分割等的优化计算。目前遗传算法已经在模式识别、图像 恢复、图像边缘特征提取等方面得到了应用。 (7)人工生命 人工生命是用计算机、机械等人工媒体模拟或构造出的 具有生物系统特有行为的人造系统。人工生命与遗传算法有 着密切的联系，基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现 象的重要基础理论。遗传算法为人工生命的研究提供了一个 有效的工具
（6）图像处理 遗传算法可用于图像处理过程中的扫描、特征提取、图 像分割等的优化计算。目前遗传算法已经在模式识别、图像 恢复、图像边缘特征提取等方面得到了应用。 （7）人工生命 人工生命是用计算机、机械等人工媒体模拟或构造出的 具有生物系统特有行为的人造系统。人工生命与遗传算法有 着密切的联系，基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现 象的重要基础理论。遗传算法为人工生命的研究提供了一个 有效的工具
(8)遗传编程 遗传算法已成功地应用于人工智能、机器学习等领域 的编程。 (9)机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应用。 例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可以改进模 糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接权的调整和结 构的优化；采用遗传算法设计的分类器系统可用于学习式多 机器人路径规划
（8）遗传编程 遗传算法已成功地应用于人工智能、机器学习等领域 的编程。 （9）机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应用。 例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可以改进模 糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接权的调整和结 构的优化；采用遗传算法设计的分类器系统可用于学习式多 机器人路径规划