1、二十世紀六十年代以來，人們開始借助計算機來求解各類復雜優(yōu)化問題。一類智能型的遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)在復雜優(yōu)化問題的求解方面表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，越來越多的受到國內(nèi)外學者的關注。 本文致力于對遺傳算法的研究，在介紹了遺傳算法的基本概念、體系結構、研究現(xiàn)狀及本課題所涉及的主要技術的基礎上，首先探討了求解TSP問題一種基于免疫機制的改進遺傳算法——免疫遺傳算法，其次根據(jù)遺傳算法所具有的面向對象的特性，分析

2、了遺傳算法通用類庫的設計方法及關鍵技術，并構建了一個原型系統(tǒng)。具體工作內(nèi)容如下： 在面向TSP問題的免疫遺傳算法的研究方面：本文研究了這種改進遺傳算法所具有的抗原識別、保持抗體的多樣性、免疫記憶和接種疫苗等特性，并分析了TSP問題的基本特征, 給出了利用該算法求解TSP問題的詳細過程的同時, 對該算法中的疫苗構造及接種方法作出了一定的改進, 對這種改進遺傳算法作了深入了研究，顯示出了該算法在克服簡單遺傳算法盲目搜索和收斂速度慢的

3、較強能力。 在遺傳算法通用類庫的設計技術研究方面：一直以來，遺傳算法的設計基本上都是結構化的程序設計方式，本文提出新的設計遺傳算法的方法，提出為遺傳算法設計一個通用類庫，探討了對遺傳算法通用類庫設計的技術和方法，并重點提出了使用設計模式的理念，為設計過程中解決耦合度、對象復雜和可擴展性等問題提供了良好的解決方案。 最后，構建了一個原型系統(tǒng)，實現(xiàn)了一個遺傳算法的通用類庫，并進一步為現(xiàn)開發(fā)出的類庫給出統(tǒng)一的人機交互界面，為該