小伙伴，如果你对遗传算法具体应用和遗传算法有哪些应用不是很熟悉，那么你来对了地方。今天我将和大家分享一些关于遗传算法具体应用和遗传算法有哪些应用的知识，希望能够帮助大家更好地理解这个话题。
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遗传算法有哪些应用？
遗传算法的搜索策略和优化搜索方法是不依附于梯度信息及其它的辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学。遗传算法的应用领域有很多，下面针对一些主要的应用领域做简单的介绍。
1．函数优化：该领域是遗传算法得以应用的经典领域，同时它也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于函数优化问题，如一些非线性、多模型、多目标等函数问题用遗传算法很容易得到较好的结果，而用其他算法则较难。
2．组合优化：由于组合优化问题的搜索空间在不断地增大，有时用枚举法很难得到最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。比如，在旅行商问题、装箱问题及图形划分等问题上，已经成功得以应用了遗传算法。
遗传算法具体应用
1、函数优化
函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。
2、组合优化
随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。
此外，GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。
3、车间调度
车间调度问题是一个典型的NP-Hard问题，遗传算法作为一种经典的智能算法广泛用于车间调度中，很多学者都致力于用遗传算法解决车间调度问题，现今也取得了十分丰硕的成果。
从最初的传统车间调度（JSP）问题到柔性作业车间调度问题（FJSP），遗传算法都有优异的表现，在很多算例中都得到了最优或近优解。
扩展资料：
遗传算法的缺点
1、编码不规范及编码存在表示的不准确性。
2、单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示出来。考虑约束的一个方法就是对不可行解采用阈值，这样，计算的时间必然增加。
3、遗传算法通常的效率比其他传统的优化方法低。
4、遗传算法容易过早收敛。
5、遗传算法对算法的精度、可行度、计算复杂性等方面，还没有有效的定量分析方法。
参考资料来源：百度百科-遗传算法
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