毕业设计（论文）基于演化算法对简单天线的粗略研究.doc

本科毕业论文（设计）题目：基于演化算法对简单天线的粗略研究 姓 名： 学号： 院（系）：机械与电子信息学院 专业： 通信工程 指导教师： 职称： 讲师 评 阅 人： 职称： 2009年 6 月学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 年 月 日 学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权省级优秀学士学位论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、 保密 ，在_年解密后适用本授权书。2、 不保密 。（请在以上相应方框内打“”）作者签名： 年 月 日 导师签名： 年 月 日 摘要随着社会的发展，科技的进步，现在已经进入了信息时代。然而信息时代的最明显特征就是通信技术的发展。信息要传播，就必须有信号的发射与接受。天线成了必不可缺的产物。天线通俗地说，就是一个变换器：是作无线电波的发射或接收用的一种金属装置。天线技术发展到今天，也是在不断的进步与摸索中前进。智能天线和演化天线成为了当今通信界的热门。本文中的智能天线技术定义为：具有波束成形能力的天线阵列，可以形成特定的天线波束，实现定向发送和接收。智能天线可以利用信号的空间特征分开用户信号、以及多径干扰信号。智能天线包括自适应天线和切换波束天线：自适应天线阵自适应地识别用户信号的到达方向，通过反馈控制方式连续调整自身的方向图；而切换波束天线则是预先确定多个固定波束，随着用户在小区中的移动，基站选择相应的使接收信号最强的波束。空间分集接收则是利用分集合并技术在空间合并多个不相关的接收信号，可以有效对抗信号的空间选择性衰落和改善系统性能。演化天线也就是天线的演化，演化（Evolution）一词在生物界的解释是：又称进化，指生物在不同世代之间具有差异的现象，以及解释这些现象的各种理论。这里我们借用了生物界的进化一词，天线的演化也就是在原有传统天线的基础上利用演化算法对天线进行优化。在电磁学理论的指导下，从本质上对天线进行方程求解，从而得到更加优化完美的天线。从而实现天线的演化。本文将重点介绍遗传算法和演化算法直接的联系和差异。本文还将对两个软件仿真进行重点的描写，NEC和HFSS仿真软件，并且通过一组实验对这两个软件的结果进行比较，从而对演化天线的性能和实用性进行评估，确认演化天线的实用价值。【关键字】：天线 智能天线 演化天线 进化 演化算法AbstractWith the development of society, the advancement of technology, have entered the information age. However, the information age is the most obvious features of the development of communication technology. To the dissemination of information, it is necessary to signal the launch and acceptance. Antenna has become indispensable product. In other words, antenna is a converter: for radio wave emission or reception of a metal device used. Development of antenna technology and is constantly exploring the progress and advances. The evolution of smart antennas and antenna has become popular in today's communications sector. In this paper, the smart antenna technology is defined as: the capacity of beamforming with antenna arrays, the antenna can form a particular beam, the realization of directional transmitting and receiving. Smart antennas can be used to separate the signal characteristics of the user space signal, MAI and multipath interference signal. Including smart antenna and adaptive antenna switch beam antenna: adaptive antenna arrays adaptive signal to identify the user direction of arrival, through feedback control for adjusting the direction of their own plans; and switched beam antenna is pre-determined number of fixed beams, with the users in the area of mobile, select the appropriate base station receiving the strongest signal beam. Space diversity receiver is to use the sub-collection and technology combined in space to receive a number of unrelated signals can be effective against the signal space selective fading and improve system performance. The evolution of the antenna is the evolution of the antenna, Evolution (Evolution) in the biological interpretation of the word is: also known as evolution, refers to the biological differences between different generations of the phenomenon and explain the various theories of these phenomena. Here we use the word evolution of the biosphere, the evolution of the antenna is in the original basis of the traditional antenna for the evolution of the antenna. In electromagnetic theory, under the guidance of nature to the antenna equation in order to be more perfect antenna optimization. In order to achieve the evolution of the antenna. This article will focus on the genetic algorithm and evolutionary algorithm and the difference between a direct link. This article will focus on two software simulation for the description, NEC and HFSS simulation software, and through a set of two experiments to compare the results of software and thus the evolution of the antenna performance and practicality of assessment to confirm the evolution of the antenna practical value.【Keyword】：Antenna Smart Antenna Evolution Evolutionary Algorithm目录第一章 绪论1§1.1 天线的发展历史1§1.2 智能天线的概念11.2.1 智能天线概念的提出21.1.2 智能天线的基本原理2§1.3 智能天线技术的实现方案3§1.4 智能天线的发展和国内外概况41.4.1 智能天线的发展过程41.4.2 智能天线发展的国内外概况5§1.5 智能天线应用的发展和优势61.5.1现实应用中的发展61.5.2智能天线的优点7§1.6演化天线71.6.1可演化天线简介71.6.2可演化天线的设计8第二章 演化算法概述9§2.1 遗传算法概念与发展史9§2.2 演化算法的一些概念及其与遗传算法的比较112.2.1 遗传算法的概念简介112.2.2演化算法提出11§2.3演化算法特性12§2.4演化算法的原理和方法132.4.1演化算法与最优化132.4.2演化算法的一般框架14第三章 天线设计15§3.1关于演化天线15§3.2演化天线的设计153.2.1天线模型设计的想法153.2.2天线的需求17§3. 3分支GA183.3.2适应值函数20§3.4 无分支GA213.4.1无分支GA介绍213.4.2适应值函数22第四章 演化天线的结果与分析23§4.1 HFSS与NEC的软件简介23§4.2演化天线的仿真及比较23§4.3结果分析28第五章 一些想法与建议30§5.1 遗传算法中参数的基本建议30§5.2演化天线新认识30致谢32参考文献33第一章 绪论§1.1 天线的发展历史 天线（Antenna）的另一个名称，叫做Aerial，所谓Aerials就是指一条条用来发射或接收无线电讯号的长导线；当然这是指高科技人员在还没将它们发扬光大，并称它们为天线之前的情况。一群无线电盘古开天的无线电家们，经常利用各种导线来测试他们所发明或改良的无线电机器，一般情况下是噪声横飞，更惨的是导线融化，再不然呢就是真空管烧了一大堆，或者是保险丝烧了一大片。在探索家们的不断试验之后，手工天线出现在人们的生活中，但是随着时代的进步手工天线的一些缺点也显露出来。手工天线设计: 耗费时间，劳动强度大 不能太复杂，性能不尽人意 需要经验丰富的天线专家 为适应现代通信设备的需求，天线的研发主要朝几个方面进行，即减小尺寸、宽带和多波段工作、智能方向图控制。随着电子设备集成度的提高，通信设备的体积也越来越小，这时天线对于整个设备就显的过大，这就需要天线减小自身尺寸。然而，在不明显影响天线的增益和效率的同时减小天线的尺寸却是一项艰巨的工作。电子设备集成度提高，经常需要一个天线在较宽的频率范围内来支持两个或更多的无线服务，宽带和多波段天线能满足这样的需要。天线发展到今天，天线的设计要通过电磁学理论进行设计，通过数学建模的方式对天线方程进行运算，然后运用软件进行仿真，使设计出来的天线更加精密。这也是天线演化到今天的一个必然。§1.2 智能天线的概念1.2.1 智能天线概念的提出 从 1948 年出现第一台移动电话以来,移动通信已经历了 20 世纪 60 年代初贝尔实验室提出的蜂窝结构、80 年代初以模拟技术为技术特征的第一代移动通信的发展和90年代初以数字技术为主要特征的第二代移动通信的发展。近年来，随着全球通信业务剧增以及个人通信等新概念的出现和 IMT2000 标准化工作的进行，新一代移动通信系统(即第三代移动通信系统，简称 3G)的技术和系统开发已成了移动通信最热门的话题。3G 的目标是有极大的系统容量,有极好的通信质量，有极高的频带利用率。要在复杂移动通信环境和有限频带资源下实现这个目标，它必须克服多径衰落、时延扩展和多址干扰这 3 个因素的限制。传统的频谱资源管理办法主要是从时域和频域两方面去解决，由此也就产生了所谓的时分多址（TDMA）和频分多址（FDMA）两种通信体制。针对 TDMA 和 FDMA之不足，人们又提出了码域的CDMA，由于它利用伪码的相关特性，使多个用户可以同时在一个信道上实现通信而不相互干扰，因此能成倍地提高系统容量。但 CDMA不仅存在着远近效应，需要复杂的功率控制，而且单个信道占用频谱资源较宽，在某一特定频道内信道数就十分有限，所以仍然无法满足人们对频谱资源的需求。为了进一步提高用户服务容量，90 年代初又提出了从空域来提高频谱利用率的设想，即空分多址(SDMA)，它可以给位于不同空域的用户分配同一时隙、信道和码址，利用电波信号的空间隔离来消除用户之间的干扰。智能天线(Smart Antenna，SA)就是基于这种设想的新式天线。目前，SA 是一种还没有被人们充分开发的新技术，世界上许多著名的大学和公司都竞相致力于智能天线的研究与开发，包括我国、北美和欧洲在内的提供给 ITU(International Telecommunications Union)的 GRTT 标准建议中，几乎都附有一条：如果有可能，本建议将采用 SA技术。可见，虽然 SA技术目前还未到达大规模实用阶段，但它在 3G移动通信以及未来的移动通信体制中占有重要地位。1.1.2 智能天线的基本原理 智能天线是一种阵列天线，它通过调节各阵元信号的加权幅度和相位来改变阵列的方向图形状，即自适应或以预制方式控制波束幅度、指向和零点位置，使波束总是指向期望方向，而零点指向干扰方向，实现波束随着用户走，从而提高天线的增益和信干噪比，节省发射功率,延长电池寿命和降低体积，其基本原理结构如图 1-1示。图 1-1 智能天线原理结构图 由图可见，智能天线系统由以下几部分组成： 1）天线阵列部分 天线阵元数量M 与天线阵元的配置方式对智能天线的性能有着直接的影响，阵元数M ，一般在移动通信中取M 8、16等。 2）阵列形状 阵列形状大致可分为：线阵、面阵、圆阵等。甚至还可以组成三角阵、不规则阵和随机阵等。 3）模数转换 对基站，上行时它将模拟信号转换为数字信号；在下行时，将处理后的数字信号转换成模拟信号。 4）智能天线的智能体现主要体现在天线波束在一定范围内能根据用户的需要和天线传播环境的变化，通过数字信号处理器自适应的调整权值系数W1、W2 K WM 以调整波束形成网络，或者从预先设置好的权值系数列表中根据一定的准则挑选一组最佳值以调整主波束的方向。§1.3 智能天线技术的实现方案智能天线分为两大类：多波束智能天线与自适应阵智能天线，简称多波束天线和自适应阵天线。多波束天线利用多个并行波束覆盖整个用户区，每个波束的指向是固定的，波束宽度也随阵元数目的确定而确定。随着用户在小区中的移动，基站选择不同的相应波束，使接受信号最强。因为用户信号并不一定在固定波束的中心处，当用户位于波束边缘，干扰信号位于波束中央时，接收效果最差，所以多波束天线不能实现信号最佳接收，一般只用作接收天线。但是与自适应阵天线相比，多波束天线具有结构简单、无需判定用户信号到达方向的优点。自适应阵天线一般采用416天线阵元结构，阵元间距12波长，若阵元间距过大，则接收信号彼此相关程度降低，太小则会在方向图形成不必要的栅瓣，故一般取半波长。阵元分布方式有直线型、圆环型和平面型。自适应天线是智能天线的主要类型，可以实现全向天线，完成用户信号接收和发送。自适应阵天线系统采用数字信号处理技术识别用户信号到达方向，并在此方向形成天线主波束。自适应阵天线根据用户信号的不同空间传播方向提供不同的空间信道，等同于信号有线传输的线缆，有效克服了干扰对系统的影响。 智能天线采用数字方法对阵元接收信号加权处理形成天线波束，使主波束对准用户信号方向，而在干扰信号方向形成天线方向图零陷或较低的功率方向图增益，达到抑制干扰的目的。根据天线波束形成的不同过程，实现智能天线的方式又分为两类：组件空间处理方式与波束空间处理方式。§1.4 智能天线的发展和国内外概况1.4.1 智能天线的发展过程 智能天线是在阵列天线的基础上发展起来的，它的出现至今只有短短数十年的时间： 1）智能天线的概念来源于雷达和声纳系统中所采取的阵列天线。 2）阵列天线根据波束形成方式的不同，又可分为模拟波束成形和数字波束成形两种类型。模拟波束成形一般可用于中频、射频直接成形，实现技术难度大、精度低。而数字波束成形则是在中频以下采用现代数字信号处理技术实现，实现方便、精度高。移动通信中的智能天线就属于这一类。 3）自适应天线阵列的概念自 1959 年由 Van Atta 提出以来，到目前为止经历了40 余年的发展，在这 40 余年中，大体可以分为 4 个阶段： （1）前 10 年集中在自适应波束的控制上，比如自适应相控阵列天线、自适应波束操纵天线等。 （2）第二个 10 年，主要集中在自适应零陷控制上，比如自适应滤波、自适应调零、自适应旁瓣对消、自适应杂波控制等。 （3）第三个 10 年，则主要集中在空间谱估计上，比如最大似然谱估计、最大熵值估计、特征空间正交谱估计等。 （4）最近 10年则主要集中在结合移动通信的智能天线实现技术上。1.4.2 智能天线发展的国内外概况 目前，正当移动通信处于第二三代更新时期，美、欧、日等发达国家非常重视智能天线技术在第三代以及未来移动通信中的作用，并花费了大量资金和人力开展这方面的理论研究，同时也建立了一些试验平台。 1)欧洲的进展 欧洲通信委员会在 RACE（Research into Advanced Communication in Europe）计划中实施了第一阶段的智能天线技术研究，称之为 TSUNAMT（The Technology in Smart Antennas for Universal Mobile Infrasturcture）,它由德国、英国、丹麦和西班牙合作完成。 项目组在 DECT 基站基础上建造智能天线实验模型，并于 1995 年开始现场实验。天线由 8 个阵元组成，阵元分布分别有直线型、平面型和圆环型三类，阵元间距可调。射频工作于1.89GHz ，采用 TDD 双向双工方式。A/D（D/A）以后的数字信号处理方式采用了接收信号直接优化权值系数处理和在 A/D 后外加预处理方式（比如 FFT）的两种不同方式。优化算法采用了识别来波方向的 MUSIC 算法和两类不同的自适应算法：NLMS算法和 RLS算法。 实验系统验证了智能天线的功能，即在两个用户 4 个空间信道（包括上下行链路）下，实验系统比特误码率 BER 优于10?5；试验评测了 MUSIC 算法判别用户信号方向的能力；通过测试表明平面型、环型天线阵更适合室内通信环境，而一般市区环境则采用简单直线型更为适合。 2)美国的进展 Array Comm 公司与我国信威公司共同研制出用于无线本地环路 WLL 智能天线系统；Array Comm 产品采用可变阵元配置，有四元和十二元环形自适应阵列可供不同环境选用。信威产品为八元圆环形阵列。以上两类均采用时间双向双工 TDD 方式，Array Comm产品在日本用于 PHS基站进行现场实验，结果表明该技术可使系统容量提高 4倍。 3)日本的进展 ATR 光电通信研究所研制了基于加预处理的自适应波束形成处理方式的智能天线。采用了十六阵元平面方阵方式，阵元间距为半波长 / 2 ，射频工作频率为1.545GHz ，阵元接收信号在 A/D 变换后，先进行快速傅氏变换 FFT 的预处理，形成正交波束后，分别采用恒模（CMA）算法或最大比值合并分集算法，天线数字信号处理部分由 10 片 FPGA 芯片完成。野外移动试验确认采用恒模的多波束天线功能。理论分析及实验证明，使用最大比值合并算法（MRC），可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益。野外移动试验确认了采用恒模(CMA)算法的多波束天线功能。理论分析及实验证明使用最大比值合并算法(MRC)可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益。上述两种方案在所形成波束内，选用最大电平接收信号，不用判别用户信号到达方向及反馈控制机构等硬件跟踪装置。 ATR研究人员提出了基于智能天线的软件天线概念：根据用户所处环境不同，影响系统性能的主要因素(如噪声、同信道干扰或符号间干扰)也不同，利用软件方法实现不同环境应用不同算法，比如当噪声是主要因素时，则使用多波束最大比值合并(MRC)算法，而当同信道干扰是主要因素时则使用多波束恒模算法(CMA)，以此提供算法分集，利用FPGA实现实时天线配置，完成智能处理。 4)我国的进展 总的来说我国目前的3G网络已经全面升级或安装了新的设备，三大运营商的3G网已经覆盖了大中型城市，估计年底基本可以完成。清华、西安交大、北京邮电大学等一些高等院校相继开展了这方面的研究。国家“八六三”、国家自然科学基金等也相应支持有关单位进行理论和技术平台的研究。在国内，信威公司走在技术与产品开发的前列，它们已成功的开发出用于 WLL 的 TDD 方式 SCDMA 产品，并将其改进推广应用于我国提出的 TDSCDMA方案中。,目前基本上已经开始了实际的应用阶段,实际使用中的各种问题也在逐步得到解决。现在中国移动正式运用的TD技术，并且进入了使用阶段。相信未来中国的3G网络会壮大起来。§1.5 智能天线应用的发展和优势1.5.1现实应用中的发展 到目前，智能天线已经有实验产品并且成品开始走向市场。在个人移动通信系统中，智能天线的应用是分阶段发展的。可以分为以下三个阶段:第一阶段，智能天线技术用于移动通信系统中的基站上行链路接收。这样可昆明理工大学硕士研究生毕业论文以提高基站天线的上行链路增益、接收灵敏度和覆盖范围。采用智能天线的基站也称为高灵敏度接收机HSR(High Sensitivity Receiver)。实际上是利用智能天线的多个阵元进行分集的技术，改善上行链路的性能。第二阶段，智能天线在基站实现上行链路分集接收和下行链路波束形成。由于功率的集中指向，用相同的功率可以提高下行链路的传输质量;若保持传统天线的服务质量，则可以大大减小基站的发射功率;同时，减少了期望用户信号功率对非期望用户的干扰。干扰的减少可以提高频率的复用度和信噪比，从而可以提高GSM网络和CDMA网络的容量和服务质量。 第三阶段，真正实现用户的空分多址SDMA接入。对于GSM网络，由于系统容量受到硬件处理速度的限制。如果在基站和移动台都实现智能天线，则在同一小区、同一频率点、同一时隙，通过用空间划分用户信道，可以允许更多用户同时通信而不相互干扰。大大提高系统容量。对于CDMA网络，系统的容量不受硬件处理速度限制，可以提供的码型个数远大于实际的需求数，但是，CDMA网络中使用的伪随机码理论上要求相互完全正交，实际中的是准正交。这样，各个用户之间存在非完全正交带来的多址干扰，这是限制CDMA系统容量的一个重要因素;通过在基站和移动台使用智能天线，则可以利用波束指向在很大程度上减小这种多址干扰。干扰减小了，系统的容量、服务质量、提供的传输比特率和覆盖范围都得到提高。 1.5.2智能天线的优点智能天线可以通过多种方式提高无线系统的性能。体现出很多优点.扩大系统的容量. 由于智能天线采用了最优方向图进行分集接收和指向性发射波束形成，从而增加了基站天线的上下行链路增益，减小了用户间的相互干扰，达到扩大系统容量的目的。实验表明，在市区，智能天线的使用可以将信噪比平均提高10db 。 在GSM网络中使用智能天线，可增加频率复用度;如果把7小区的区群减小为3个小区的区群，则区群数增加，容量可以提高原来的7/3。而在IS-95或UMTS等CDMA网络中使用智能天线，则获得的容量可以达到TDMA系统的5倍。 §1.6演化天线1.6.1可演化天线简介天线的演化，演化（Evolution）一词在生物界的解释是：又称进化，指生物在不同世代之间具有差异的现象，以及解释这些现象的各种理论。这里我们借用了生物界的进化一词，天线的演化也就是在原有传统天线的基础上对天线进行进化。在电磁学理论的指导下，从本质上对天线进行方程求解，从而得到更加优化完美的天线。从而实现天线的演化。天线的进化方向大体上就是：从形体上大的变小；长的变短小。外露的变为内嵌的；明显的变隐形的。从而实现使用便捷，携带方便。1.6.2可演化天线的设计手工天线设计:l 耗费时间，劳动强度大l 不能太复杂，性能不尽人意l 需要经验丰富的天线专家电磁学理论:l 严谨，看似简单l 天线方程求解非常困难l 甚至简单问题都可能得不到闭式解天线设计问题：l 多目标、多限制、多峰、多变量。l 天线设计类似玩魔术不可能完全揭开其秘诀但，有技术含量。天线理论指导天线设计：l 给定天线结构尺寸，可以计算其性能但，解决不了天线设计和构造问题。l 灵感有助于设计天线，来源于：l 尝试、直觉，甚至错误，但是，灵感也可能是错误的。第二章 演化算法概述§2.1 演化算法概念与发展史在提出演化算法之前，先让我们了解一下遗传算法。遗传算法是Holland在60年代提出的，其同事和学生进一步发展了该算法。由于该算法简单、易用，且对很多优化问题能够较容易地给出令人满意的解，所以得到广泛应用，其影响也越来越大。从90年代以来，得益于计算机模拟的进化策略，进化规划和遗传算法取得了一些令人信服的结果，所以引起了很多人的关注，进而得到了深人的研究、快速的发展和广泛的应用。在自然界中，复杂的生物群体在自身繁衍的过程中能不断地进行进化，是因为生物群体的繁殖过程蕴含着自然优化的机制。早在六十年代，人们就已关注自然界生物群体进化中蕴含着的内在的、朴素的优化思想，并开始将生物进化思想引入工程领域。1962年，美国密执根大学(Michigan University)的Holland教授认识到生物群体的遗传、进化和人工系统自适应间的相似性，因而借鉴生物遗传的基本理论来研究人工自适应系统，并与Bagley等人一起提出了遗传算法的概念。虽然在五十年代初期，已有一些生物学家开始利用计算机技术来模拟生物的遗传和进化过程， 但是当时从事这方面研究的主要是一些生物学家，研究的主要目的是为了更深入地理解自然遗传与自然进化现象以及生物遗传进化的机理。因此Holland教授等人提出的遗传算法思想和概念具有创新性，他们的研究工作为工程领域应用生物遗传进化思想奠定了重要的基础。六十年代初，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性，提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物自然遗传的基本原理，模仿生物自然遗传的基本方法。七十年代初，Holland教授提出了基因模式理论(Gene Schema Theorem)，从而奠定了遗传算法的理论基础。该基因模式理论以二进制位串为基础，探讨了模拟生物染色体的人工染色体的表示、人工染色体的繁殖等，揭示了遗传算法的内在机制。基因模式理论为遗传算法奠定了坚实的理论基础。使遗传算法的研究从盲目的经验摸索中挣脱出来，现在几乎所有的遗传算法都是以Holland教授的理论为基础的。1975年，Holland教授出版了自然和人工系统的自适应(Adaption in Naturaland Artificial System)著作，该著作系统地介绍了遗传算法的理论、原理和方法。自然和人工系统的自适应专著的出版进一步推动了遗传算法的研究与应用，使得遗传算法成为一种成熟的、具有极高鲁棒性的优化及控制方法。自此遗传算法开始被用来解决各种优化问题。1989年，Goldberg出版了搜索、优化和机器学习中的遗传算法(Genetic Algorithm in Search、Optimization and Machine Learning)著作，该著作对遗传算法的理论和应用进行了全面的阐述，为遗传算法的发展奠定了重要的基础。八十年代中期，遗传算法得到了长足的发展，国际上已经举办了遗传算法方面专门的学术会议。1985年，第一届遗传算法的国际学术会议在美国召开。在遗传算法国际学术会议期间，国际遗传算法学会(International Society of Genetic Algorithms)宣告成立。此后国际遗传算法学术会议每两年定期召开一次。从八十年代后期开始，遗传算法在算法的复杂性、收敛性、算法的混合形式等理论方面都取得了重要的研究成果;在工程实践方面遗传算法也得到了最为广泛的应用.目前遗传算法己在线路优化、制造过程规划、故障诊断，自动控制的自适应控制、系统辨识、模糊控制、分类系统，人工智能的机器学习、专家系统、神经网络结构参数优化及权值学习、工程的结构设计，电工学科的电机、变压器和电磁设备设计、电网规划、优化调度、潮流计算、电力系统控制，飞船控制系统优化、计算机学科的并行计算、图像处理、模式识别、文档处理，电子学科的超大规模集成电路设计，生物学科的分子生物学，计算数学的非线性规划、整数规划、组合规划，社会科学的人口学、交通系统规划等领域都得到了初步成功的应用。几乎所有工程领域的研究人员都曾尝试过利用遗传算法来解决各自专业领域的工程问题。1993年，人们以遗传算法等进化算法为基础提出了进化计算(Evolutionary Computation)概念。进化计算国际杂志也随之在美国问世。1994年国际电工、电机和电子学会(IEEE)神经网络委员会召开了第一届进化计算国际学术会议。进化计算国际学术会议成为世界计算智能(Computational Intelligence)学术大会的重要组成部分。目前，遗传算法的研究有几个引人注目的领域与动向:一是基于遗传算法的机器学习，这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其他智能计算方法相互渗透和结合。三是并行处理的遗传算法研究十分活跃。四是遗传算法与人工生命正在不断地渗透。五是遗传算法和进化规划、进化策略等进化理论日益结合,尽管遗算法在许多领域具有广泛的应用价值，但它仍存在一些问题，如遗传算法很多机制和现象还缺少理论的指导，这都需要对遗传算法做进一步的研究。目前，遗传算法的研究可以归纳为以下几点:(1) 加强遗传算法自身理论的研究，如参数的自动设置;编码方式及相应的模式定理;收敛性分析;选择策略;并行计算等，它们是完善遗传算法理论不可缺少的内容。(2)补充和扩展遗传算法与其他算法或其他技术的混合方法，扩展遗传算法的功能和应用，这是遗传算法研究的另一方向.§2.2 演化算法的一些概念及其与遗传算法的比较2.2.1 遗传算法的概念简介半个世纪以来，人们从不同的角度对生物系统及其行为特征进行了模拟，产生了一些对现代科技发展有重大影响的新兴学科。演化算法是一种模拟生物演化过程与机制求解优化问题与搜索问题的一类自组织、自适应人工智能技术。这类技术的核心思想源于这样的基本知识：生物进化过程本身就是一个自然的、并行发生的、稳健的优化过程。这一过程的目标在于使生命体达到适应环境的最佳结构与效果，生物种群通过“优胜劣汰”及遗传变异来达到演化的目的。按照达尔文的自然选择学说和孟德尔的遗传变异理论，生物演化是通过繁殖、变异、重组和选择这四种基本形式来实现的。演化算法就是基于这种思想发展起来的一类随机搜索技术。它们是模拟由个体组成的群体的学习过程，其中每个个体表示给定问题搜索空间的一点。演化算法从一个初始的群体出发，通过随机选择、变异和重组过程，使群体演化到搜索空间中越来越好的区域。选择过程是群体中适应性好的个体比适应性差的个体有更多的复制机会，交叉算子将父辈信息结合在一起并将它们遗传到子代个体，变异保证在群体中产生新的个体。演化算法这种以生物智能或自然现象为基础的随机搜索算法具有比数学规划方法更大的优越性，使得演化算法已经成为人工智能领域的研究热点。2.2.2演化算法提出生物演化是鲁棒性最强、也是最有效的一种来自自然的问题求解方法。演化算法(Evolutionary Algorithm，简称EA)则是受生物演化启发而提出的模拟进化机制。由于对生物演化本质的不同认识，形成了模拟生物演化的不同学派。演化算法最初有三大分支，即遗传算法、演化策略和演化规划。20世纪90年代初，在遗传算法的基础上又发展了一个新的分支遗传程序设计。虽然它们在算法实现方面具有一些差别，但它们具有一个共同的特点，即都是借助生物演化的思想和原理来解决问题二十世纪60年代初，德国柏林工业大学的学生I.Rechenberg和H.P.Schwefel等在进行风洞实验时，由于设计中描述物体形状的参数难以用传统的方法进行优化，因而他们利用生物变异的思想来随机改变参数值并获得了较好的结果。随后，他们进一步对这种方法进行了深入的研究与发展，形成了演化计算的另一个分支演化策略。简称ES。演化策略不同于遗传算法，它直接在解空间上进行操作，强调的是演