一、 選題的目的和意義：
目的：
1、對遺傳算法分類進行深入研究；
2、編寫遺傳算法學習分類系統程序代碼；
3、對建立的學習分類系統做調試分析。
意義：遺傳算法學習分類系統的研究把遺傳算法從歷史離散的搜索空間的優(yōu)化搜索算法擴展到具有獨特的規(guī)則生成功能的嶄新的機器學習算法 。這一新的學習機制對于解決人工智能中知識獲取和知識優(yōu)化精煉的瓶頸難題帶來了希望 。基于遺傳算法的學習分類系統的研究是機器學習領域的一個較為引人注目的研究方向 ，目前也有一些嵌入領域知識的基于遺傳算法的機器學習的研究 ，如將概念學習中特有的操作遺傳操作化 。此外 ，學習分類系統的并行實現在基于遺傳算法的機器學習研究中也占有相當的分量 。
二、 國內外研究綜述：
基于遺傳算法的學習分類器系統(Learning classifier system based on genetic algorithm，簡稱LCS)，是Holland于 1986年提出的一種結合信用分配(Credit assignment)增強學習機制和基于遺傳算法的規(guī)則發(fā)現(Rule discovery)機制的自適應獨立在線學習系統口。該系統方法自提出以來，吸引了很多學者致力于這方面的理論和應用研究?；贖olland的學習分類器系統，Wi1son提出了XCS學習分類器系統；Helen則將學習分類器系統與模糊理論相結合，建立了學習模糊分類器系統．目前雖然在分類器理論和應用領域開發(fā)出了各種算法國內在該領域的研究也主要集中在SVM分類器、貝葉斯分類器、決策樹分類器以及神經網絡分類器等。但國內對LCS的研究一直進展緩慢，還有待進一步展開。