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文献综述
文 献 综 述一、遗传算法概述生命科学与工程科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是近代科学技术发展的一个显著特点,而遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这特征和趋势。
遗传算法（Genetic AlgorithmGA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，他是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的。
自然选择学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。
在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少得多，这就是自然选择。
遗传和变异是决定生物进化的内在因素，遗传能使生物的性状不断地传送给后代，变异能够使生物的性状发生改变。
从微观物质角度上来看，遗传物质的主要载体是染色体，染色体主要是由DNA（脱氧核糖核酸）和蛋白质组成，其中DNA又是最主要的遗传物质。
基因是有遗传效应的片段，它存储着遗传信息，可以准确地复制，也能够发生突变，并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的性状。
生物体自身通过对基因的复制和交叉的操作使其性状的遗传得到选择和控制，通过基因重组、基因变异和染色体在结构和数目上的变异产生丰富而多彩的变异现象。
遗传和变异推动着生物的进化和发展。
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