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该文在ＰＢＩＬ算法及自私基因算法的基础上，提出一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法－－基因学习算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发，通过一系列的概率采样、群体选择与局部搜索、概率学习等操作，逐步缩小优化搜索空间，直至收敛。该算法既有遗传算法的群体搜索的特点，又吸取了局部搜索算法快速、高效的优点，是一个适应性很强的搜索算法。该文最后是基因学习算法在组合优化问题中的两个典型应用。