理论与实践之间：遗传算法优化方案的指导原则 - 第一部分：单目标连续全局优化
摘要：优化方法的快速发展使得跟上这些进展和选择合适的方法来解决问题变得困难。从实践者的角度看，我们很难选择最适合我们问题的优化方法。本文将优化问题视为一个"系统"，介绍了如何使用一类被称为遗传算法的进化计算工具来解决优化问题的一些想法。尽管现在有很多优化技术可选，但本文的作者认为，由于其多功能性、稳健性、理论框架和简易性，遗传算法仍然发挥着核心作用。本文可以被视为一篇为科学和工程实践中处理优化问题的非计算机科学专业人士提供的"技巧收集"（来自文献和个人经验）。本文没有提出原创的方法或算法。
作者：Loris Serafino
论文ID：1112.4323
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2011-12-30