文化算法的应用研究

摘要：文化算法是一种起源于文化进化过程的进化计算模型，其主要思想是从进化种群中获取求解问题的知识并用于指导搜索过程。

与其它传统的进化算法不同，文化算法是一种基于知识的双层进化系统，其包含两个进化空间：一个是由在进化过程中获取的经验和知识组成的信念空间；另一个是由具体个体组成的种群空间。

在进化过程中，从进化的种群中获取待解决问题的经验知识，将这些经验知识存储在信念空间中，并用这些知识来指导种群进化过程，从而提高搜索效率。

因此在一些问题上取得了比传统进化算法更好的结果，特别是在求解约束优化问题方面，全局优化能力和计算效率明显优于传统进化算法。

文化算法在本质上属于优化技术范畴，目前主要应用于机器学习、自动控制、语义网络、生产调度、故障诊断、模式识别、图象识别、优化设计、和网络安全性等广泛领域。

对于某一特定问题，文化算法的难点及其关键在于信念空间模型的设计和影响函数的实现。

目前国外对文化算法的研究已有一定进展，国内的理论研究工作尚处于起步阶段。

本文在查阅大量文献资料的基础上，对文化算法国内外的研究现状做了详细的介绍，重点介绍了文化算法的基本理论，包括文化算法的基本框架、基本伪代码、流程图以及种群空间和进化空间的设计。

文化算法在求解约束优化问题中的应用，主要有信念空间，影响函数，接受函数等的设计。

最后介绍了求解作业车间调度问题的文化算法。