遺傳演算法的基本原理

　　遺傳演算法的基本原理是：

　　遺傳演算法是一類借鑑生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜尋方法，其主要特點是直接對結構物件進行操作，不存在求導和函式連續性的限定，具有內在的隱並行性和更好的全域性尋優能力，採用機率化的尋優方法，能自動獲取和指導最佳化的搜尋空間，自適應地調整搜尋方向，不需要確定的規則。

　　卡爾曼濾波是一種利用線性系統狀態方程，透過系統輸入輸出觀測資料，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測資料中包括系統中的噪聲和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。在線性系統的狀態空間表示基礎上，從輸出和輸入觀測資料求系統狀態的最優估計。這裡所說的系統狀態，是總結系統所有過去的輸入和擾動對系統的作用的最小引數的集合，知道了系統的狀態就能夠與未來的輸入與系統的擾動一起確定系統的整個行為。

　　每一個有外部變數的自迴歸移動平均系統或可用有理傳遞函式表示的系統都可以轉換成用狀態空間表示的系統

　　轉基因技術就是將人工分離和修飾過的基因匯入到目標生物體的基因組中，從而達到改造生物的目的。轉基因最初用於研究基因的功能，即把外源基因匯入受體生物體基因組內，觀察生物體表現出的性狀，達到揭示基因功能的目的。其基本原理就是基因重組。