1.1背景资料

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解（decoding），可以作为问题近似最优解。

1.2国内外研究现状分析（文献查阅报告）

相对于最近几年兴起的人工神经网络而言，遗传算法作为一个已经较为成熟的算法思想体系，被更多的高等学校选择作为计算机学院教学知识点之一。而相对于实际运用而言，将遗传算法的演示作为中心目的而开发的演示系统较少，比较出名的是EA_demo，英国格拉斯哥大学1997年出版 ，至今仍广泛使用，采用大学包括英国利物浦（Liverpool）大学、苏塞克斯（Sussex）大学、北安普顿（Northampton）大学，德国乌尔姆（Ulm）大学，瑞士日内瓦（Geneva）大学，西班牙格林纳达（Granada）大学，葡萄牙新里斯本（Nova de Lisboa）大学，美国加州大学戴维斯分校（UC Davies），加拿大卡尔加里（Calgary）大学，澳大利亚墨尔本皇家理工大学（RMIT），新加坡国立大学，台湾国立清华大学，上海交通大学，巴西PUCRS大学等。
EA_demo允许用户直接在网页上一代一代地手动运行，以看遗传/进化算法是怎样一步一步操作的，亦可在背景中批次运行，以观察算法的收敛和染色体是否跳出局部最优。用户可以改变终止代数，群体规模，交配率，变异率和选择机制。也有其它自学课件收录于AI中心网站和欧洲软计算中心网站。

在遗传算法本身的发展上，随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（EvolutionStrategy,ES）等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的智能计算方法，即同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。目前，这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。

1.3目的及意义

目的：本系统的中心旨在提供一个可交互的界面演示系统，让人们能更直观详细的了解遗传算法的思想以及在实际问题中的具体操作流程。系统本身主要集成两个功能，即函数极限问题和TSP问题近似解的求证。

通过此系统，可以更直观的对遗传算法思想，函数极限问题求证方法，以及TSP问题近似解的求法有一定的了解。

意义： 目前传统课程教学在一定程度上已经集成了多种多媒体工具教学，但是在计算机教学领域，某些课程可以通过实际软件进行教学，但类似遗传算法这种思想教学，用编译软件，课件展示等无法很好的直观表现出来，因此一个以教学为主要目的的算法演示系统可以很好的补充这一方面的缺失，让学习之人能更好的理解并应用，同时在此思想基础上继续研究学习，从而举一反三，达到更好的效果。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 目标