遗传算法的发展
进化算法，同其他科学技术一样，也经历了一个成长的阶段，并在此过程中逐步壮大。这一发展历程，
大致分为三个时期：萌芽期、成长期和发展期。
(1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期)
在20世纪50年代末期，部分生物学者开始尝试运用电子计算机对生物的遗传机制进行模拟，尽管这些研究主要针对生物现象，但其中已经引入了现代遗传算法的一些标志性方法。
在1965年，德国学者L.Rechenberg及其团队首次系统地阐述了进化策略的概念，而那时的进化策略技术尚处于初级阶段，主要功能有限。
有一个个体，而且进化操作也只有变异一种。
1965年，美国学者L.j.Fogel首次提出了进化规划的概念开yun体育app入口登录，这一理念在计算领域引入了由众多个体构成的群体。
体，而且只运用变异操作。
在20世纪60年代，美国学者J.H.Holland在探讨自适应系统时，提出了一个观点，即系统自身与外部环境之间存在某种紧密的联系。
相互协调的遗传算法。在1968年，J.H.Holland教授提出了模式理论，这一理论随后成为了遗传算法领域的重要基石。
算法的主要理论基础。
1967年，Bagley撰写了一篇关于遗传算法应用的论文，这篇论文中他首次引入了“遗传算法”这一概念。
法（ Genetic Algorithm）”一词。
(2) 成长期 (70年代中期至80年代末期)
自然与人工系统中)》出版，该书深入探讨了适应性这一概念，对后续研究产生了深远影响。在1975年，J.H.Holland教授的著作《自然界与人工系统中的适应性》问世，书中详细阐述了适应性理论，这一理论对后续研究产生了重大而持久的影响。
《自然与人工系统》一书得以正式发行，系统详尽地阐述了遗传算法，因而人们经常
将此事件视为遗传算法诞生的里程碑，Holland因此被誉为遗传算法的开拓者。
1975年，De.Jong在其博士论文中，对模式定理进行了深入研究，并在此基础上，对纯数值函数进行了大量的优化计算。
进行实验研究，构建了遗传算法的基本框架，并取得了若干关键且富有指导价值的成果。
在1987年，美国学者D.Lawrence基于人们长期对遗传算法的研究与实践，公开发表了著作《遗传...》。
《算法与模拟退火：遗传算法与模拟退火技术》一书中，收录了多篇论文，对
集形式用大量实例介绍遗传算法。
在1985年，D.E.Goldberg博士，作为Holland的弟子，成功推出了其专著《遗传算法：搜索与优化技术》。
对算法进行改进与学习（遗传算法——在搜索、优化及机器学习领域的应用）
《学习算法导论》一书对遗传算法进行了全面而系统的阐述，从而使得这项技术得以广泛传播和推广。这部著作
被人们视为遗传算法的教科书。
遗传算法，该会议于1985年在美国首次召开，标志着遗传算法这一领域学术交流的正式开启。
遗传算法，亦称ICGA，与会者分享了他们在应用遗传算法方面的经验。紧接着，
在1987年、1989年、1991年、1993年、1995年和1997年，这类会议每隔大约两年便举办一次。
本文所提及的引用来源为：https://www.eepw.com.cn/article/150631.htm。
(3) 发展期(90年代以后)
90年代，遗传算法不断地向广度和深度发展。
1991年，D.Lawrence所著的《遗传算法手册》一书问世，书中对遗传算法的运作原理进行了全面而深入的阐述。
1996年，Z.Michalewicz所著的专著《遗传算法与数据结构相结合：进化程序》对遗传算法的诸多特定问题进行了详尽的探讨。
在同一年，T.Back出版了其专著《进化算法：理论与实践——包括进化策略、进化规划与遗传算法》。
深入阐明进化算法的许多理论问题。
1992年，Koza发表了专著《遗传规划——应用自然选择法则的计算机程序设计》，这部作品对遗传规划的原理和具体应用案例进行了详尽的阐述。通过这部著作，我们可以清楚地看到，遗传规划已经发展成为进化算法领域中的一个关键分支。Koza本人也被视作遗传规划的奠基人。
1994年，Koza推出了其第二部专著《遗传规划Ⅱ：可再用程序的自动发现》，书中提出了自动定义函数的创新理念，并在遗传规划领域引入了子程序的新技术。
在同年，K.E.Kinnear担任主编，推出了《遗传规划进展》一书，书中收录了众多研究者分享的关于遗传规划应用的经验与技巧。
在90年代，遗传算法领域的国际性会议同样十分频繁，具体信息可参考下表。
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我国自90年代起着手进行遗传算法的研究工作，如今这一领域已发展成为继专家系统和人工智能技术之后的又一重要研究方向。
经网络之后有关人工智能方面的第三个热点课题。
