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遗传算法经常被用于为那些没有标准解法（如梯度上升、相加近似）的问题寻找一个好的解(Mitchell, 2009)。一些已经应用了遗传算法的典型问题包括控制流设计、飞机引擎设计、规划、蛋白质折叠、机器学习、对语言的获取和演化建模、以及对复杂适应系统（例如市场和生态系统）建模等。要使用遗传算法，搜索空间必须被表示成用一个固定符号集生成的一组符号序列，就像生物的染色体只由四种碱基构成一样。这些符号串可以表示任何事物，从生物体，到信号处理规则，到复杂实应系统中的智能体等。遗传算法要初始化一个由这些符号串组成的群体，这可以用随机的方式生成，也可以用一些关于问题的先验知识来生成。然后，遗传算法就会处理这些符号串，后续的世代就会显示出一些模式，这些模式能是个体拥有高于平均值的适应度。当高于平均、优良连接的模式频繁地出现时，遗传算法就会迅速发现并用来优化。

遗传算法经常被用于为那些没有标准解法（如梯度上升、相加近似）的问题寻找一个好的解(Mitchell, 2009)。一些已经应用了遗传算法的典型问题包括控制流设计、飞机引擎设计、规划、蛋白质折叠、机器学习、对语言的获取和演化建模、以及对复杂适应系统（例如市场和生态系统）建模等。要使用遗传算法，搜索空间必须被表示成用一个固定符号集生成的一组符号序列，就像生物的染色体只由四种碱基构成一样。这些符号串可以表示任何事物，从生物体，到信号处理规则，到复杂实应系统中的智能体等。遗传算法要初始化一个由这些符号串组成的群体，这可以用随机的方式生成，也可以用一些关于问题的先验知识来生成。然后，遗传算法就会处理这些符号串，后续的世代就会显示出一些模式，这些模式能是个体拥有高于平均值的适应度。当高于平均、优良连接的模式频繁地出现时，遗传算法就会迅速发现并用来优化。

== 引用 ==

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