遺傳演算法是隨機束搜尋的乙個變型，它通過把兩個父狀態結合來生成後繼，而不是通過修改單一狀態進行。
搜尋方式
優點
缺點
爬山搜尋
1·簡單，效率高 1
·一旦達到區域性最大，演算法就會停止。
2·一旦搜尋到達平頂，搜尋無法確定搜尋的最佳方向。
3·山脊的頂部到山峰之間可能傾斜得很平緩，搜尋的前進步伐會很小。
模擬退火搜尋
1·區域性搜尋能力強，執行時間較短。
1·全域性搜尋能力差，容易受引數的影響
寬度優先搜尋
1·速度快，有利於解決最短路徑和最少問題
記憶體消耗大
深度優先搜尋
1·能找出所有解決方案
2·相比廣度記憶體消耗相對較小
時間消耗大，效率不高
遺傳演算法
1·有助於模擬生物遺傳進化過程，方便遺傳操作運算元
2·直接以目標函式值作為搜尋資訊，具有高度的優越性
3·具有群體搜尋特徵，可以有效避免搜尋不必要的點
4·有較好的全域性搜尋性和並行性，可避免區域性極大值
5·基於概率規則，非確定性規則，使用概率機制進行迭代，具有隨機性，使搜尋更靈活，引數對搜尋的影響更小。
6·具有可擴充套件性。 1
·實現比較複雜，增加工作量和求解時間。搜尋速度較慢，需要較多的訓練時間
2·演算法對初始種群的選擇具有一定的依賴性。引數選擇大部分依靠經驗，編碼容易出現不規範不準確的問題。
3·容易出現過早收斂問題
4·並行機制潛在能力沒有得到充分利用（研究熱點方向）。
自適應遺傳演算法 基於遺傳演算法生成資料
首先，設定好了初始種群群大小。然後，我們定義了乙個函式，用它來區分好樣本和壞的樣本。再次，我們選擇出好的樣本，並讓他們繁殖自己的後代。最後，這些後代們從原來的樣本中替代了部分壞的樣本，並不斷重複這一過程。遺傳演算法實際上就是這樣工作的，也就是說，它基本上盡力地在某種程度上模擬進化的過程。關於遺傳演算...
基於遺傳演算法的排課系統
一 介紹 隨著近幾年各個高校的合併與擴招，我國的綜合性大學和各個高校中在校的學生數量的大大增加，對於高校教務部門來說，排課工作是非常令人頭痛的事，經常會出現課程排列衝突，比如 乙個教師在同一時間上兩門課，有兩個教師同時去乙個教室上不同的課程，有些教師在特定時間不可以上課。如果沒有很好地解決這些衝突，...
基於遺傳演算法的排課系統
一 介紹 隨著近幾年各個高校的合併與擴招，我國的綜合性大學和各個高校中在校的學生數量的大大增加，對於高校教務部門來說，排課工作是非常令人頭痛的事，經常會出現課程排列衝突，比如 乙個教師在同一時間上兩門課，有兩個教師同時去乙個教室上不同的課程，有些教師在特定時間不可以上課。如果沒有很好地解決這些衝突，...