英国A-Level Computer Science中的生物遗传算法介绍
2018-04-26 1091人浏览
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遗传算法(Genetic Algorithm)
是模拟达尔文生物进化论的自然选择
和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，
是一种通过模拟自然进化过程
搜索最优解的方法。
遗传算法(Genetic Algorithm)
是一类借鉴生物界的进化规律
(适者生存，优胜劣汰遗传机制)
演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，
其主要特点是直接对结构对象进行操作，
不存在求导和函数连续性的限定;
具有内在的隐并行性
和更好的全局寻优能力;
采用概率化的寻优方法，能自动获取
和指导优化的搜索空间，
自适应地调整搜索方向，
不需要确定的规则。
遗传算法的基本运算过程如下：
1、初始化：
设置进化代数计数器t=0，
设置最大进化代数T，
随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
2、个体评价：
计算群体P(t)中各个个体的适应度。
3、选择运算：
将选择算子作用于群体。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代
或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
4、交叉运算：
将交叉算子作用于群体。
遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
5、变异运算：
将变异算子作用于群体。
即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后
得到下一代群体P(t+1)。
6、终止条件判断：
若t=T,
则以进化过程中所得到的
具有最大适应度个体作为最优解输出，
终止计算。
遗传算法也是
计算机科学人工智能领域中
用于解决最优化的一种搜索启发式算法，
是进化算法的一种。
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