遗传算法教材

1. 遗传算法的数学基础的内容提要

遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。
全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。
本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。

2. 一般都是用遗传算法来仿真得到的较优解吗

也要请教阿……

3. 如何通俗易懂地解释遗传算法

遗传算法，核心是达尔文优胜劣汰适者生存的进化理论的思想。

我们都知道一个种群，通过长时间的繁衍，种群的基因会向着更适应环境的趋势进化，牛B个体的基因被保留，后代越来越多，适应能力低个体的基因被淘汰，后代越来越少。经过几代的繁衍进化，留下来的少数个体，就是相对能力最强的个体了。

那么在解决一些问题的时候，我们能不能学习这样的思想，比如先随机创造很多很多的解，然后找一个靠谱的评价体系，去筛选比较好的解，再用这些好的解像生小宝宝一样生一堆可能更好的解，然后再筛再生，反复弄个几代，得到的说不定就是近似最优解哟

说干就干，有一个经典组合问题叫“背包问题”，我们拿这种思路来试试

“背包问题（Knapsack Problem）是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。”

这个问题的衍生简化问题“0-1背包问题” 增加了限制条件：每件物品只有一件，可以选择放或者不放，更适合我们来举例

这样的问题如果数量少，当然最好选择穷举法

比如一共3件商品，用0表示不取，1表示取，那么就一共有

000 001 010

011 100 101

110 111

这样方案，然后让计算机去累加和，与重量上限比较，留下来的解里取最大即可。

4. Matlab下的遗传算法求解TSP问题的源程序

n个城市，编号为1---n
for循环的次数是蚂蚁重复城市的次数，比如5个蚂蚁放到4个城市，需要重复两遍才能放完蚂蚁，每次循环产生n个1---n的随机数,相当于随机n个城市，产生城市序列
循环结束
tabu一句表示将m个蚂蚁随机，每个蚂蚁放到前面产生的城市序列中，每个蚂蚁一个城市，需要m个，所以提取前面1：m个序列
'表示转置，没有多大用处，可能参与后面的计算方便。
我感觉如果m,n很大的话，你这样做会产生很大的浪费，计算很多的随机数，这样的话更好，一句就得：(如果变量randpos后面没有用到的话，如果用到了，还要用你的程序)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'

5. 求人推荐几本有关神经网络和遗传算法的书籍

告诉你个招，上网搜搜各高校的数学建模网站，容易搜到，这有个科大的数模网站，有讲数模的一些东西可以下到http://mcm.ustc.e.cn/youxiu.htm

6. 求《游戏编程中的人工智能技术》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《游戏编程中的人工智能技术》网络网盘pdf最新全集下载:
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7. 清华大学数学教材

水处理生物学(第四版) 顾夏声、胡洪营、文湘华、王慧 环境系 中国建筑工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
2 C++语言程序设计(第三版) 郑莉、董渊、张瑞丰 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
3 微型计算机技术及应用(及习题、实验题与综合训练题集)(第三版) 戴梅萼、史嘉权 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
4 模拟电子技术基础(第四版) 华成英、童诗白、叶朝辉 自动化系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
5 数字电子技术基础(第五版) 阎石、王红 自动化系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
6 基础生命科学(第二版) 吴庆余 生物系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
7 新英语教程系列教材(第四版) 吕中舌、何福胜、张文霞、杨芳、邢茹、王英、庞红梅 人文社科学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
8 新大学俄语系列教材 何红梅、马步宁、刘颖、李庆华、刘玉英、乐苓、李小青 人文社科学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
9 陶瓷造型艺术 杨永善 美术学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级特等奖
10 建筑热环境 刘念雄、秦佑国 建筑学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
11 结构力学(上、下)(第二版) 包世华、辛克贵、燕柳斌 土木系 武汉理工大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
12 混凝土结构(上、下)(第二版) 叶列平、赵作周、樊健生 土木系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
13 物业管理 季如进、李菁、郭立、李平、沈悦 建管系 首都经贸大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
14 房地产经济学 张红 建管系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
15 高等土力学 李广信、王正宏、王钊、陈祖煜、濮家骝 水利系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
16 有限元分析及应用 曾攀 机械系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
17 机械原理教程(及辅导与习题)(第二版) 申永胜、郝智秀、阎绍泽、贾晓红 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
18 控制工程基础(第二版) 董景新、赵长德、熊沈蜀、郭美凤 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
19 热工基础(第二版) 张学学、李桂馥、史琳 热能系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
20 电工电子技术与EDA基础(上下) 段玉生、王艳丹、何丽静、侯世英、许怡生、李钊年 电机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
21 高等模拟集成电路 董在望、李冬梅、王志华、李永明 电子系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
22 离散随机信号处理 张旭东、陆明泉 电子系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
23 图像工程(上册)图像处理(第二版) 章毓晋 电子系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
24 数据库系统设计与原理 冯建华、周立柱、郝晓龙 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
25 多媒体计算机技术基础及应用(第二版) 钟玉琢、蔡莲红、史元春、沈洪 计算机系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
26 Java程序设计与案例(及习题解答与实验指导) 刘宝林、胡博、谢锋波 计算机系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
27 VisualC++面向对象与可视化程序设计(第二版) 黄维通 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
28 高等计算机网络-体系结构、协议机制、算法设计与路由器技术 徐恪、吴建平、徐明伟 计算机系 机械工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
29 电机与运动控制系统 杨耕、罗应立、陈伯时、窦曰轩、王焕钢 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
30 矩阵分析与应用 张贤达 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
31 自动控制原理(上下)(第二版) 吴麒、王诗宓、杜继宏、高黛陵 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
32 CMOS射频集成电路分析与设计 池保勇、余志平、石秉学 微纳电子系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
33 电子商务概论(第二版) 覃征、韩毅、李顺东、阎礼祥 软件学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
34 材料力学(土木水利类) 范钦珊、蔡新、祝英、梁小燕 航院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
35 UncertaintyTheory（不确定理论） 刘宝碇 数学系 Springer-Verlag 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
36 大学数学实验 姜启源、邢文训、谢金星、杨顶辉 数学系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
37 分子生物学实验指导(第二版) 刘进元、张淑平、武耀廷、赵广荣、边少敏、金龙国、吕世友 生物系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
38 科学技术概论(第二版) 胡显章、曾国屏、李正风、吴金希、蒋劲松、高亮华、雷毅、张辰岗 人文社科学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
39 中华传统礼仪概要 彭林 人文社科学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
40 科学技术史二十一讲 刘兵、杨舰、郭奕玲、戴吾三、蒋劲松 人文社科学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
41 国际经济法概要 车丕照 法学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
42 刑事诉讼法(第二版) 易延友 法学院 法律出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
43 当代新闻学原理(修订版) 刘建明 新闻学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
44 国情研究系列教材(之一～之五） 胡鞍钢、王绍光、王亚华、胡光宇 公共管理学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
45 机械制造工艺基础(第二版) 傅水根、张学政、洪亮、马二恩、卢达溶、李生录 基础工业训练中心 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
46 热加工工艺基础(第二版) 严绍华、李双寿、李家枢、易又南、龚国尚 基础工业训练中心 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
47 金属工艺学实习教材(第三版) 张学政、李家枢、傅水根、严绍华、武静、易又南、左晶、李而立、张秀海 基础工业训练中心 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
48 现代信号处理教程 胡广书 医学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
49 环境艺术设计专业系列教材(第二版) 郑曙旸、张绮曼、潘吾华、李凤菘、苏丹、张月、李朝阳、杜异、黄艳、刘铁军、杨冬江、汪建松、郑宏 美术学院 中国建筑工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
50 西洋服装史(第二版) 李当歧 美术学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
51 计算机与染织艺术设计 贾京生 美术学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
52 广告与视觉传达 何洁、马泉、陈磊、詹凯、刘欣欣 美术学院 中国轻工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
53 纤维艺术 林乐成、王凯 美术学院 上海画报出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
54 中国传统工艺 杭间、郭秋惠 美术学院 五洲传播出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
55 版画 石玉翎、文中言、宋光智、杨峰 美术学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
56 清华大学美术学院设计基础教程 李家骝、曲欣、田旭桐、洪兴宇、李莉婷、金剑平 美术学院 安徽美术出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级一等奖
57 城市规划 谭纵波 建筑学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
58 ArcGIS地理信息系统应用指南 党安荣、贾海峰、刘钊、易善桢 建筑学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
59 ERDAS遥感图像处理方法 党安荣、王晓栋、张建宝、陈晓峰 建筑学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
60 环境管理与环境社会科学研究方法 曾思育、陈吉宁、杜鹏飞 环境系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
61 清洁生产导论 张天柱、石磊、黄英娜、贾小平、张光明 环境系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
62 给水排水工程技术经济与造价管理 周律 环境系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
63 制造工程与技术原理 冯之敬、朱跃峰、张辉、刘成颖 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
64 工程测试技术 王伯雄、王雪、陈非凡 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
65 光学工程基础(一) 毛文炜 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
66 机械基础实验技术 刘莹、邵天敏、阎少泽、魏喜新、叶佩青 精仪系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
67 PC数控原理、系统及应用 周凯 精仪系 机械工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
68 流体机械基础 王正伟、周凌九、乐枚 热能系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
69 立体设计表达－汽车油泥模型设计制作 周力辉 汽车系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
70 数学规划 黄红选、韩继业 工业工程系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
71 电机学 孙旭东、王善铭 电机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
72 教与写的记忆-信号与系统评注 郑君里 电子系 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
73 Java语言程序设计基础 柳西玲、许斌 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
74 计算机组成与体系结构 王诚、宋佳兴 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
75 C语言程序设计 黄维通、马力妮 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
76 数字系统设计自动化(第二版) 边计年、薛宏熙、苏明、吴为民 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
77 小波分析及其应用 孙延奎 计算机系 机械工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
78 计算机网络的服务质量(QoS) 林闯、单志广、任丰原 计算机系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
79 企业信息化总体设计 李清、陈禹六 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
80 车间调度及其遗传算法 王凌 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
81 微弱信号检测 高晋占 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
82 计算机网络(第二版) 张曾科 自动化系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
83 核电厂系统及设备 藏希年、申世飞 工物系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
84 化工概论 戴猷元 化工系 化学工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
85 化工应用数学分析 王金福 化工系 化学工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
86 电子封装工程 田民波 材料系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
87 薄膜技术与薄膜材料 田民波 材料系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
88 大学物理学(第二版)思考题解答 邓新元、刘凤英、王怀玉 物理系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
89 现代仪器分析实验与技术(第二版) 陈培榕、李景虹、邓勃、孙素琴、刘密新、童爱军、林金明、朱永法、王如骥 化学系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
90 现代分离方法与技术 丁明玉、杨学东、陈德朴、陈旭、马继平 化学系 化学工业出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
91 分子细胞生物学 陈晔光、张传茂、尚永丰、陈佺、冯新华 生物系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
92 生物化学（及学习指导）(第二版) 王希成 生物系 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
93 新世纪日本语教程 冯峰、位坂和隆、水谷信子、陆泽军、张威 人文社科学院 外语教学与研究出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
94 文体学概论 刘世生、朱瑞青 人文社科学院 北京大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
95 英汉互译实践与技巧(第二版) 许建平、李相崇 人文社科学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
96 英美文学欣赏教程--小说与戏剧 罗选民、张跃军、王炯、熊沐清、程倩 人文社科学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
97 国际政治与中国 阎学通 人文社科学院 北京大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
98 当代自然辩证法教程 曾国屏、高亮华、刘立、吴彤、李正风 人文社科学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
99 逻辑基础(修订版) 王路 人文社科学院 人民出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
100 中国法律制度概要 高其才、罗昶 法学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
101 数字媒体-技术.应用.设计 刘惠芬 新闻学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
102 工业系统概论(第二版) 卢达溶、傅水根、李双寿、蒋耘中、叶桐 基础工业训练中心 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
103 服装设计表达 吴波 美术学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
104 包装设计 陈磊 美术学院 中国青年出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
105 标志设计 陈楠 美术学院 中国青年出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
106 艺术玻璃吹制技巧 关东海 美术学院 辽宁美术出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
107 漆的艺术 祝重华 美术学院 辽宁美术出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
108 中国插图艺术史话 祝重寿 美术学院 清华大学出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖
109 书法鉴赏 邱才桢 美术学院 高等教育出版社 2008年 清华大学 2008年清华大学优秀教材评选 校级二等奖

8. 遗传算法及其应用的内容简介

本书系统全面地介绍了遗传算法的基本原理、设计方法及其并行实现，以及它在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络、模糊模式识别和人工生命等方面的应用。
本书可作为高等院校计算机、无线电电子学、自动控制、生物医学工程等有关专业高年级学生或研究生的教材和参考书，也可供从事人工智能、信息处理研究和应用的科技人员学习参考。

9. 遗传算法的数学基础的前言

《遗传算法的数学基础》自2000年5月由西安交通大学出版社正式出版后的三年中，收到过读者不少来信。他们一方面对本书予以肯定，认为本书概念清晰、条理清楚、叙述简洁、逻辑严密；另一方面，也对本书进一步修改提出了宝贵的建议和意见。2002年国家教育部将本书推荐为全国研究生公用教材予以重版，给了作者一次修订的机会。根据读者与评审专家的意见，加进了一些行之有效的遗传算法模型，如混合遗传算法和小生境遗传算法；简化了第3章中部分定理的证明；校正了第1版的排版错误；在参考文献中附加了一些最近国内出版的遗传算法的着作和教材。这样，读者可以通过本书了解到更多的遗传算法模型，对于本书未涉..

10. 神经网络中的数学知识

神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。

1．遗传算法在网络学习中的应用

在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用

(1)学习规则的优化

用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。

(2)网络权系数的优化

用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。

2．遗传算法在网络设计中的应用

用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：

(1)直接编码法

这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。

(2)参数化编码法

参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。

(3)繁衍生长法

这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。

3．遗传算法在网络分析中的应用

遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。

遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。