标准遗传算法的框图随机产生初始群体计算各个体适配值1模式(Schemata)例如：字符串为5的模式称数字串是模式的一个代表串。2模式的阶(order)3模式的定义长度模式、模式的阶以及定义长度具有重要的作用。模式定理模式定理模式定理模式定理模式定理模式定理假设从t=0开始，某一特定模式适应度值保持在种群平均适应度以上一个cf（c为一常数），则模式的选择生长方程为模式定理考虑交叉操作，模式H被破坏的概率为δ(H)/(l-1)，模式H生存概率为1-δ(H)/(l-1)，若交叉操作发生的概率为pc，因此对于模式H的生存概率计算为：同时考虑选择、交叉操作对模式的影响，可得：模式定理考虑变异操作，单个等位基因存活的概率为1-pm，当模式H中O(H)个确定位都存活时，模式H才被保留，存活概率为：同时考虑选择、交叉和变异操作对模式的影响，可得：模式定理模式定理：在遗传算子选择、交叉、变异的作用下，具有低阶、短定义长度以及平均适应度高于种群平均适应度的模式在子代中呈指数增长。—模式定理是遗传算法的理论基础。2基本遗传算法模式定理的缺陷例通过示例说明模式的变化交叉概率1；变异概率0.隐含并行性定理第三节收敛性分析随机模型理论对于有限编码空间和有限群体，遗传算法的搜索过程可以表示为离散时间的马尔科夫链模型(Markochainmodel)标准遗传算法不能收敛到全局最优解保留最优个体的遗传算法收敛到全局最优解进化动力学理论Ｈolland提出模式定理是基本定理在选择、交叉、变异算子的作用下，那些低阶、定义长度短、超过群体平均适应值的模式的生存数量，将随着迭代次数的增加以指数规律增长。积木块假设描述了算法的重组功能模式定理和积木块假设构成算法能够达到全局最优解的充分性条件，统称为模式理论结论研究不足与空白缺乏完整的遗传算法收敛性理论;Holland的模式定理尚不能清楚地解释遗传算法的早熟现象和欺骗问题;遗传算法的搜索效率及其时间、空间复杂性分析。