倪宝珍

遗传算法在计算机仿真技术中的应用

倪宝珍

永城职业学院，河南 永城 476600

遗传算法的整体搜索策略、优化搜索方法在计算时可以不借助梯度信息以及其他辅助知识，只需要借助影响搜索方向的目标函数、适应度函数皆可。也就是说，遗传算法提供了一种实用的、高效的复杂系统问题解决框架。也正因为如此，遗传算法的应用领域非常广泛。基于此，主要对遗传算法在计算机仿真技术中的应用进行了简要的分析，希望可以为相关工作人员提供一定的参考。

遗传算法；计算机仿真技术；并行遗传算法

引言

计算机仿真技术是以多种学科和理论为基础，以计算机及其相应的软件为工具，通过虚拟试验的方法来分析和解决问题的一门综合性技术。计算机仿真（模拟）早期称为蒙特卡罗方法，是一门利用随机数实验求解随机问题的方法。其原理可追溯到1773年法国自然学家G.L.L.Buffon为估计圆周率值所进行的物理实验。根据试验结果来看，这种模型到达了预期效果，在进行计算机仿真时达到了较高的准确度。

1 遗传算法与计算机仿真技术概述

1.1 遗传算法概述

遗传算法是模拟达尔文生物进化论中的自然选择、生物进化过程的一种过程搜索最优解方法。这种算法是1975年美国Holland教授提出的，具有可以直接操作结构对象、无连续求导限制、全局寻最优解、内在隐并行性的特点。在实际应用中，遗传算法可采用概率化方法，自动化获取、搜获、调整得到最优解。……