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摘 要 传统的办法来解决优化和搜索问题是用不同的搜索算法来解决手头上的问题的为了发现一种更好适应爆炸性的搜索空间的技术。本文研究另一种办法，它的搜索算法会自动合成对应的优化问题的实例。一种语言的组成可能有用的基本搜索原始的计算公式。用这种搜索的语言和遗传编程实现搜索算法。遗传编程系统评估每个搜索算法运用到二进制编码的优化问题（旅行商）的适应度，并测量相对执行该算法在寻找解决问题的办法。结果表明，进化搜索算法对相应的问题往往能显示一贯的特点，例如，有些问题的情况下和爬山一样是上升的，有的则更好地适应传统的遗传算法。正如所料，搜索算法起源于大的规模和代表性的问题的探讨，大部分的计算分配给整个搜索，搜索原始可供算法。此外，一些观点在搜索算法取得进展。在这个课题的研究期间一种新型的“ memetic交叉”算得到了进化。
关键字：元搜索，启发式算法，遗传算法，遗传编程
