文献综述（或调研报告）：
聚乳酸降解的遗传算法综述
摘要：聚乳酸的生物降解性是其主要性能及研究热点，以元胞自动机、蒙特卡罗等方法为代表的计算机模拟方法已经成为聚乳酸降解研究的常用方法，但存在降解模型参数多、数值难以确定的问题。遗传算法作是寻找问题最优解的一种方法，其核心步骤为编码、评价适应度、选择、交叉、变异等。使用遗传算法可能找到聚乳酸降解模型参数的全局最优解。
关键词：聚乳酸；遗传算法；计算机模拟
1 引言
聚乳酸（Poly Lactic Acid，PLA）是一种新型的生物降解材料，生物降解性是其主要性能，也是研究的热点。聚乳酸的降解机理复杂，影响因素多。计算机模拟已成为研究聚乳酸降解的常用方法。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，已在计算机科学、统计学、金融工程等领域有了广泛的应用，并逐渐成为各个学科重点关注的热门领域，使用该方法可能解决聚乳酸降解模拟中存在的模拟参数数值确定问题。本文将主要介绍聚乳酸降解的研究现状，以及遗传算法的几个关键步骤和相关策略。
2 聚乳酸及其降解的研究
2.1 聚乳酸
聚乳酸是以乳酸为主要原料聚合得到的聚合物，是一种新型的生物降解材料。其热稳定性好、有好的抗溶剂性，可用多种方式进行加工，如挤压、纺丝、双轴拉伸，注射吹塑。聚乳酸广泛应用于外科缝合、骨修复材料、药物传递载体、组织工程支架等。要实现这些应用，聚乳酸的生物降解性起到关键作用。因此，对聚乳酸降解行为进行研究意义重大。
2.2 聚乳酸的降解
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