遗传算法，粒子群优化算法，免疫算法的区别和联系 遗传算法是一种智能计算方法，针对不同的实际问题可以设计不同的计算程序。它主要有复制，交叉，变异三部分完成，是仿照生物进化过程来进行计算方法的设计。。
免疫算法的分析有哪些？ 一般免疫算法一般免疫算法是模仿免疫系统抗原识别、抗原与抗体结合及抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆机理抽象得到的一种免疫算法，它在人工免疫系统发展的早期。
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遗传算法的中心思想就是对一定数量个体组成的生物种群进行选择、交叉、变异等遗传操作，最终求得最优解或近似最优解。在进行遗传操作时，几个重要的参数为：染色体长度L，种群大小M，交叉概率Pc，变异概率Pm，终止代数T。
进化算法、遗传算法与免疫算法三者是什么关系？ 遗传算法和免疫算法是两种不同的算法，他们应该都属于进化算法
遗传算法的发展过程？ 遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20世纪40年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传。
遗传学中提到的遗传算法是什么？？ 在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上。
遗传算法的现状 进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。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精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正。
