人工智能：遗传算法稀布阵列天线

　　进化计算是借鉴自然界生物进化过程中的“适者生存”原则，发展出的一系列优化算法，包括遗传算法、进化规划、进化策略等。这些算法在多个领域如函数优化、信号处理、模式识别等都有着广泛的应用。其中，遗传算法作为进化计算中极具影响力的算法，其原理基于生物进化机制，是一种随机全局搜索和优化方法。

　　遗传算法最初由美国J. H. Holland教授在20世纪60年代提出，用于研究自然和人工自适应系统。随后，K. A. De Jong在70年代基于遗传算法思想进行了大量数值函数优化实验，而D. J. Goldberg则在80年代对遗传算法进行了系统总结。自20世纪90年代以来，遗传算法因其高效性、实用性和鲁棒性，在多个领域如机器学习、模式识别等得到广泛应用，并吸引了众多学者的关注。

　　进入21世纪后，复杂性科学成为研究热点，遗传算法因其能高效解决NP问题以及非线性、多峰函数优化和多目标优化问题，受到高度重视。这推动了遗传算法在理论研究和实际应用上的深入发展。如今，全球范围内正掀起对遗传算法的研究与应用热潮。