章
目
录
今天要给大家推荐一本深入探讨遗传算法的优质书籍——《遗传算法原理及应用》，这本书由周明和孙树栋合作编著，焦李成作序，于1998年出版，是遗传算法领域的经典著作，免费供大家下载。
一、书籍核心内容
（一）遗传算法基础概念
本书开篇从遗传算法的生物学基础讲起，详细介绍了遗传与变异、进化的基本原理，以及遗传算法的起源和发展历程。遗传算法模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，对问题的可行解进行优化搜索。书中对遗传算法的基本概念，如染色体、基因、适应度等进行了清晰的阐述，为读者理解后续复杂的算法内容奠定了坚实的基础。
（二）算法实现技术
在遗传算法的实现技术方面，本书涵盖了丰富且深入的内容。编码方法是应用遗传算法的关键步骤，书中介绍了二进制编码、格雷码编码、浮点数编码、符号编码等多种编码方式，详细分析了每种编码方法的优缺点及适用场景。例如，二进制编码简单易行，便于遗传操作和理论分析；浮点数编码则适合处理高精度要求的连续函数优化问题。
适应度函数在遗传算法中用于度量个体的优劣程度，书中不仅介绍了目标函数与适应度函数的转换方法，还深入探讨了适应度尺度变换，以解决遗传算法在运行过程中可能出现的早熟收敛等问题。
选择算子、交叉算子和变异算子是遗传算法的核心操作。书中详细介绍了多种选择算子，如比例选择、最优保存策略、确定式采样选择等；交叉算子包括单点交叉、双点交叉、均匀交叉等；变异算子有基本位变异、均匀变异、边界变异等。每种算子都给出了具体的操作过程和应用示例，帮助读者深入理解其原理和使用方法。
此外，书中还对遗传算法的运行参数，如群体大小、交叉概率、变异概率等进行了讨论，分析了这些参数对算法性能的影响。
（三）高级技术与并行算法
为了进一步提升遗传算法的性能，本书介绍了一系列高级实现技术。倒位算子通过颠倒个体编码串中部分基因的排列顺序，促进更好模式的生成；二倍体与显性操作算子借鉴生物的二倍体结构，提高了算法在动态环境下的优化能力；变长度染色体遗传算法允许染色体长度可变，更灵活地描述问题的解；小生境遗传算法则通过引入小生境概念，有效解决多峰值函数的优化问题，能够找出更多的最优解。
针对遗传算法运行速度较慢的问题，本书详细介绍了并行遗传算法。分析了遗传算法并行化的目的和并行性，介绍了标准型并行方法和分解型并行方法。标准型并行方法利用共享存储器结构的并行机，对群体进化过程进行并行计算；分解型并行方法将群体分解为子群体，在不同处理机上独立进化，通过信息交换实现全局优化。书中还介绍了伪并行遗传算法，它在微机上利用并行遗传算法的思想，改进简单遗传算法，有效抑制早熟现象。
（四）数学理论与应用
遗传算法的数学理论是其可靠性和有效性的重要保障。本书深入探讨了模式定理、积木块假设与遗传算法欺骗问题、隐含并行性和收敛性分析等数学理论。模式定理阐述了具有低阶、短定义长度且平均适应度高于群体平均适应度的模式在遗传进化过程中的增长规律；积木块假设说明了遗传算法通过基因块拼接产生更好解的能力；收敛性分析则证明了基本遗传算法收敛于最优解的概率小于1，而使用保留最佳个体策略的遗传算法能以概率1收敛于最优解。
在应用方面，本书通过大量实例展示了遗传算法在数值函数优化、多目标优化、装箱问题、旅行商问题、机器人路径规划等领域的广泛应用。每个应用实例都详细介绍了问题的描述、建模过程、遗传算法的设计以及实验结果分析，具有很强的实用性和可操作性。例如，在旅行商问题中，介绍了多种编码方法和遗传算子的设计，通过实验对比不同算法的性能，为读者在实际应用中选择合适的算法提供了参考。
（五）进化计算概述
除了遗传算法，本书还简要介绍了进化计算的其他内容，包括进化策略和进化规划。进化策略以n维实数空间上的优化问题为主要处理对象，个体中含有随机扰动因素；进化规划则着眼于物种的进化过程，不使用个体重组操作算子。书中对这三种典型进化算法进行了比较，分析了它们的异同点。
二、推荐理由阐述
（一）系统性强
本书全面系统地介绍了遗传算法的各个方面，从基本原理、实现技术、高级技术、数学理论到实际应用，形成了一个完整的知识体系。
（二）可读性强
作者在写作过程中注重语言表达的清晰流畅，对复杂的概念和算法进行了深入浅出的讲解，结合大量的实例和图表，使读者能够轻松理解。每章后面还配有相关的练习题和参考文献，方便读者进一步巩固所学知识和拓展阅读。
（三）可操作性强
书中给出了详细的算法实现步骤和应用示例，附录中还提供了用C语言编写的基本遗传算法源程序，读者可以根据这些内容在自己的项目中快速实现遗传算法，具有很强的实践指导意义。
资源下载
