遗传算法简介

遗传算法遗传算法（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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

基本概念遗传算法（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。

遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

它是现代有关智能计算中的关键技术。

对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:遗传算法式中为决策变量，为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。

满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。

遗传算法的基本运算过程如下: a)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)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)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。

d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。

遗传算法变异策略遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在解决复杂问题上具有很好的适应性和鲁棒性。

变异策略是遗传算法中的一个重要步骤，它通过引入随机扰动来增加搜索空间，使得算法能够更好地探索问题的解空间。

本文将重点讨论遗传算法中的变异策略。

一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然界的选择、交叉和变异等过程，逐步优化问题的解。

遗传算法通常由三个基本操作组成：选择、交叉和变异。

其中，变异是遗传算法中的一个重要步骤，它通过引入随机扰动来增加搜索空间，以避免陷入局部最优解。

二、变异策略的意义在遗传算法中，变异策略的主要作用是引入随机扰动，使得算法能够更好地探索解空间。

如果只使用选择和交叉操作，那么算法可能会陷入局部最优解，无法找到全局最优解。

而变异操作能够通过改变个体的某些基因值，打破局部最优解，增加搜索的多样性，从而提高算法的全局搜索能力。

三、常用的变异策略在遗传算法中，常用的变异策略包括基本变异、非均匀变异和自适应变异等。

下面将分别介绍这三种变异策略。

1. 基本变异基本变异是最简单的一种变异策略，它通过随机改变个体的某个基因值来引入扰动。

具体步骤如下：(1) 随机选择一个个体；(2) 随机选择一个基因位进行变异；(3) 根据设定的变异概率，决定是否改变该基因位的值；(4) 如果改变了基因位的值，则将变异后的个体加入到下一代种群中。

2. 非均匀变异非均匀变异是一种根据适应度函数调整变异概率的策略，它可以使得变异概率随着进化过程的进行逐渐减小。

具体步骤如下：(1) 计算种群中每个个体的适应度值；(2) 根据适应度值计算每个个体的变异概率；(3) 对于每个个体，根据其变异概率进行基本变异操作；(4) 将变异后的个体加入到下一代种群中。

3. 自适应变异自适应变异是一种根据个体的适应度动态调整变异策略的方法，它能够根据问题的特点自适应地改变变异概率和变异方式。

具体步骤如下：(1) 计算种群中每个个体的适应度值；(2) 根据适应度值调整变异概率和变异方式；(3) 对于每个个体，根据调整后的变异概率和变异方式进行变异操作；(4) 将变异后的个体加入到下一代种群中。

遗传算法简介遗传算法英文全称是Genetic Algorithm，是在1975年的时候，由美国科学家J.Holland从生物界的进化规律之中发现并且提出来的，借助适者生存，优胜劣汰的自然科学规律运用到科学的训练方法之中，对于对象直接进行操作的一种算法。

并且，遗传算法作为一种搜索的方法，已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法，很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优化控制问题。

非常多的运用到了生产的方方面面。

可以说遗传算法的研究已经取得了巨大的成功。

2.1.1染色体在具体的使用遗传算法的时候，一般是需要把实际之中的问题进行编码，使之成为一些具有实际意义的码子。

这些码子构成的固定不变的结构字符串通常被叫做染色体。

跟生物学之中一样的，具体的染色体中的每一个字符符号就是一个基因。

总的固定不变的结构字符串的长度称之为染色体长度，每个具体的染色体求解出来就是具体问题之中的一个实际问题的解。

2.1.2群体具体的实际之中的问题的染色体的总数我们称之为群体，群体的具体的解就是实际之中的问题的解的集合。

2.1.3适应度在对于所有的染色体进行具体的编码之后，具体的一条染色体对应着一个实际的数值解，而每个实际的数值解对应着一个相对应的函数，这个函数就是适应度指标，也就是我们数学模型之中常说的目标函数。

2.1.4遗传操作说到遗传算法，不得不提的是遗传算法之中的遗传问题，具体进行遗传的时候有如下操作：1、选择：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体作为双亲，按照一定的概率直接遗传到下一代。

2、交叉：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体A、B作为双亲，用A、B作为双亲进行生物学之中的交叉操作，遗传到下一代。

3、变异从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择一个染色体进行去某一个字符进行反转。

遗传算法简介与基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟生物进化中的遗传、交叉和变异等过程，来寻找问题的最优解。

遗传算法在解决复杂问题、优化搜索和机器学习等领域有广泛的应用。

一、遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是受到达尔文进化论的启发，模拟了自然界中的生物进化过程。

它通过对候选解进行编码、选择、交叉和变异等操作，逐代迭代，不断优化求解的问题。

1. 编码：遗传算法首先需要对问题的解进行编码，将问题的解表示为染色体或基因的形式。

染色体通常由二进制串组成，每个基因代表一个问题的解。

2. 选择：在每一代中，遗传算法通过选择操作，根据适应度函数的评估结果，选择一部分优秀的个体作为父代，用于产生下一代的个体。

选择操作通常使用轮盘赌算法或竞争选择算法。

3. 交叉：在选择操作之后，遗传算法通过交叉操作，将父代个体的染色体进行交叉配对，产生新的个体。

交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式实现。

4. 变异：为了增加算法的多样性和搜索空间，遗传算法引入了变异操作。

变异操作通过对个体的染色体进行随机的变换，以引入新的解，并防止算法陷入局部最优解。

5. 评估：在每一代中，遗传算法需要根据问题的特定要求，对每个个体的适应度进行评估。

适应度函数用于度量个体的优劣程度，通常越优秀的个体具有越高的适应度。

6. 迭代：通过不断地进行选择、交叉、变异和评估等操作，遗传算法逐代迭代，直到满足停止条件或达到最大迭代次数。

最终，遗传算法将输出找到的最优解或近似最优解。

二、遗传算法的应用遗传算法在许多领域都有广泛的应用，尤其是在复杂问题求解和优化搜索方面。

1. 组合优化问题：遗传算法可以用于求解组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。

通过编码问题的解和适应度函数的设计，遗传算法可以在大规模的搜索空间中找到最优解或近似最优解。

2. 机器学习：遗传算法可以用于机器学习中的特征选择、参数优化和模型优化等问题。

通过对候选解的编码和适应度函数的设计，遗传算法可以帮助机器学习算法找到更好的模型和参数组合。

电力系统中基于遗传算法的优化研究电力系统是国家经济发展的重要支柱之一，在电力系统的运行中，随着能量的转化，电力的质量和效率都成为了技术发展中需要优化的方面，因此，在电力系统中运用数学算法进行优化的研究得到了广泛的关注。

遗传算法是其中的一种重要算法，被广泛应用于电力系统中的优化问题，本文将重点阐述电力系统中基于遗传算法的优化研究。

1. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，其基本模型由基因、染色体、适应度函数三部分组成。

基因是代码片段，编码了个体某一特定性状的信息。

染色体就是基因的集合，它代表了个体的一个完整的基因组，该染色体的变化是在演化过程中发生的。

适应度函数是用来评价个体之间优劣程度的函数，即在演化过程中，它的值能够反映个体对问题的适应性。

遗传算法通过复制、交叉、变异和选择这四个基本遗传操作，在各个群体中产出新的个体，使得良好的个体逐渐趋于优化。

2. 电力系统的研究优化问题电力系统中的优化问题是一个多目标的问题，与电力运行的安全性、经济性、环境保护等方面有关。

电力系统的问题主要包括发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力的节约等方面。

2.1 发电机组的优化调度电力系统中的发电机组是整个系统的核心，其调度优化能否合理，直接影响到电力系统的质量和效率。

在发电机组的调度中，可以利用遗传算法来进行优化调度。

通过适当的传递优良特性的基因，使新的个体逐步趋于优良，不断优化，求得最优解。

2.2 电力质量的优化电力质量问题在电力系统内已经成为一个关键问题。

电力质量的优化主要是指在电力三相不平衡、电压闪变、频率跳变、电力谐波、电磁干扰等方面对电力质量进行有效的控制。

在优化过程中，可以利用遗传算法对问题进行分析和解决。

2.3 电力的节约在电力系统中，节约电力成为了一个重要课题。

通过遗传算法对于能源中节能的部分进行充分的探讨，能更好的研究和利用电力系统的优化问题。

3. 遗传算法在电力系统中的应用目前，在电力系统领域中，遗传算法已经被广泛应用，下面将分别介绍其在发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力节约等方面的应用。

第1章遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm）起始于20世纪60年代，主要由美国Michigan大学的John Holland与其同事和学生研究形成了一个较完整的理论和方法。

从1985年在美国卡耐基梅隆大学召开的第5届目标遗传算法会议（Intertional Conference on Genetic Algorithms:ICGA’85）到1997年5月IEEE的Transaction on Evolutionary Computation创刊，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究逐渐成熟。

1.1遗传算法的产生与发展（略）1.2遗传算法概要1.2.1生物进化理论和遗传算法的知识遗传：变异：亲代和子代之间，子代和子代的不同个体之间总有些差异，这种现象称为变异，变异是随即发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源生存斗争和适者生存：下面给出生物学的几个基本概念知识，这对于理解遗传算法很重要。

染色体：是生物细胞中含有的一种微小的丝状化合物，是遗传物质的主要载体，由多个遗传因子—基因组成。

遗传因子（gene）:DNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位，也称基因。

生物的基因根据物种的不同而多少不一。

个体（individual）:指染色体带有特征的实体种群（population）:染色体带有特征的个体的集合进化（evolution）;生物在其延续生命的过程中，逐渐适应其生存环境使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化。

生物的进化是以种群的形式进行的。

适应度（fitness）:度量某个物种对于生存环境的适应程度选择（selection）:指以一定的概率从种群中选择若干个体的操作复制(reproduction)交叉(crossorer)变异（musation）：复制时很小的概率产生的某些复制差错编码（coding）:DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，也即进行了遗传编码。

遗传算法在医学诊断优化中的实际应用引言：随着科技的不断发展，计算机科学与医学领域的结合越来越紧密。

其中，遗传算法作为一种优化算法，为医学诊断提供了新的思路和方法。

本文将探讨遗传算法在医学诊断优化中的实际应用，以及其对医学领域的潜在影响。

一、遗传算法简介遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，模拟了自然界中的遗传、变异和选择等过程。

它通过不断迭代的方式，从一个初始的解集合中，逐渐演化出更优的解。

遗传算法具有全局搜索能力和自适应性，适用于复杂问题的求解。

二、遗传算法在医学诊断中的应用1. 疾病预测与诊断遗传算法可以应用于疾病的预测与诊断。

通过分析大量的病例数据和基因信息，遗传算法可以筛选出与疾病相关的特征，并建立预测模型。

例如，通过遗传算法的优化，可以确定哪些基因变异与某种遗传性疾病的发生有关，从而提高疾病的早期诊断准确率。

2. 医学图像分析医学图像分析是医学领域的重要研究方向之一。

遗传算法可以应用于医学图像的特征提取和分割。

通过遗传算法的优化，可以自动选择最优的特征子集，提高图像分析的准确性和效率。

同时，遗传算法还可以用于医学图像的分割，将图像中的不同组织或病变区域进行分割，为医生提供更准确的诊断依据。

3. 药物设计与优化药物设计是医学研究中的重要环节。

遗传算法可以应用于药物分子的结构优化和药效预测。

通过遗传算法的优化，可以搜索出最优的药物分子结构，提高药物的活性和选择性。

同时，遗传算法还可以预测药物的药效，帮助医生选择最合适的药物治疗方案。

三、遗传算法在医学诊断中的优势1. 高效性遗传算法能够在大规模数据中搜索最优解，具有较高的计算效率。

在医学诊断中，遗传算法可以快速筛选出与疾病相关的特征，提高诊断准确率和效率。

2. 自适应性遗传算法具有自适应性，能够根据问题的特点和求解过程的变化，自动调整算法的参数和运行策略。

在医学诊断中，遗传算法可以根据不同的病例数据和基因信息，自动调整适应度函数和遗传操作，提高求解的效果。

遗传算法简介及应用领域探索遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、交叉和变异等操作，以求解复杂问题的最优解。

它是一种启发式算法，能够在大规模搜索空间中寻找到较优解，因此在多个领域得到了广泛应用。

遗传算法的基本原理是模拟生物进化过程。

首先，通过随机生成一组初始解（个体），每个个体都代表问题的一个可能解。

然后，根据问题的适应度函数（Fitness Function）对个体进行评估，适应度越高的个体越有可能被选择。

接下来，通过遗传操作，包括选择、交叉和变异等，从当前种群中生成新的个体。

经过多次迭代，逐渐优化种群中的个体，直到找到满足问题要求的最优解或近似最优解。

遗传算法的应用领域非常广泛。

在工程领域，遗传算法被用于优化问题，例如电力系统调度、机械设计、网络布线等。

在运输和物流领域，遗传算法可以用于优化路径规划、车辆调度等问题。

在金融领域，遗传算法可以用于投资组合优化、股票交易策略等。

在人工智能领域，遗传算法可以用于机器学习、神经网络优化等问题。

此外，遗传算法还可以应用于生物学、医学、环境保护等领域。

举个例子来说明遗传算法在实际问题中的应用。

假设我们要设计一个最优的电路板布线方案，以最小化电路板上的连线长度。

首先，我们可以将电路板抽象为一个网格，每个网格点代表一个元件的位置。

然后，我们通过遗传算法生成初始的布线方案，其中每条连线代表一个个体。

接下来，我们通过适应度函数评估每个个体的布线质量，即连线长度。

然后，根据适应度选择一部分个体进行交叉和变异操作，生成新的布线方案。

通过多次迭代，逐渐优化布线方案，最终得到最优的布线方案。

遗传算法的优势在于它能够在大规模的搜索空间中进行全局搜索，避免了陷入局部最优解的困境。

此外，遗传算法具有较好的鲁棒性，能够处理问题中的噪声和不确定性。

然而，遗传算法也存在一些局限性，例如需要大量的计算资源和时间，对问题的建模和参数选择较为敏感等。

遗传算法在植物育种中的应用及其优化近年来，植物育种一直是农业科技领域的重要研究方向之一。

随着遗传学和信息技术的不断发展，遗传算法作为一种新型计算方法，正在逐渐应用于植物育种领域，并且在优化结果和节约时间、成本等方面具有显著的优势。

本文将介绍遗传算法在植物育种中的应用及其优化。

一、遗传算法简介遗传算法是一种模仿生物进化过程的优化算法，其实现过程主要分为个体表达、选择、交叉、变异和适应度评价等步骤。

在算法执行过程中，首先需要确定优化目标，根据目标函数构建适应度函数，在规定的变量空间内搜索最优解。

二、遗传算法在植物育种中的应用在植物育种领域，遗传算法可以用于优化交配组合、优选杂交种、筛选植物基因和优化育种模型等方面。

1. 优化交配组合交配组合是一种常用的杂交育种技术，通过选配优良基因型，实现后代品质的提升。

在这一过程中，遗传算法可以通过构建适应度函数，评估不同基因型之间的配对效应，寻找最优的交配组合。

例如，可以通过模拟种群繁殖、选择、交配和突变等过程，确定最具优势的杂交组合方案，从而实现杂交品系的优化。

2. 优选杂交种杂交种是通过两个或多个基因型的杂交而产生的新型组合体系，具有良好的适应性和经济性。

在杂交种选育中，遗传算法可以根据目标品种的特定性状和优势区域，选取出最具优势的亲本杂交组合方案，缩短育种时间并提高育种效率。

3. 筛选植物基因基因筛选是一种常用的基因工程技术，通过筛选不同基因型，确定目标基因并进一步进行基因转移。

在此过程中，遗传算法可以评估不同基因型之间的基因组成和表达情况，寻找最优的基因转移组合。

例如，可以通过遗传算法计算得到最优的贡献率，选择最具优势的基因转移方案。

4. 优化育种模型育种模型是一种常用的育种工具，通过以种群为基础，综合利用基因型、环境及互作因素等关键要素，在模拟的气象条件下推测植物生长过程中的品质指标。

在育种模型中，遗传算法可以通过优化基因重组的效率和适应性，提高模型精确度和预测能力，从而实现育种模型的优化。

人工智能中的进化论：遗传算法情境教学1. 人工智能中的进化论概述遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，它起源于20世纪70年代，由美国数学家John Holland首次提出。

遗传算法的基本思想是将问题看作一个染色体(字符串)的问题，通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等操作，不断地生成新的解空间，最终找到问题的最优解。

在人工智能领域，遗传算法被广泛应用于求解最优化问题、机器学习、模式识别等多个方面。

遗传算法的核心思想是适应度函数，它是一个衡量个体在解空间中表现优劣的评价指标。

适应度函数的值越大，表示个体在解空间中的生存能力越强，越有可能产生优秀的后代。

通过不断地进行选择、交叉和变异操作，遗传算法能够逐步改进种群的适应度，从而实现对问题的优化求解。

遗传算法的优点在于其简单易懂、全局搜索能力强、并行计算性能好等特点。

遗传算法也存在一些局限性，如收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等。

为了克服这些局限性，研究者们提出了许多改进的遗传算法，如精英策略、多目标遗传算法、混合遗传算法等。

在人工智能教学中，引入遗传算法情境教学可以帮助学生更好地理解和掌握遗传算法的基本原理和应用方法。

通过实际案例分析和编程实践，学生可以将所学知识应用于解决实际问题，提高自己的创新能力和实践能力。

遗传算法情境教学也有助于培养学生的团队协作能力和沟通能力，为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。

1.1 什么是进化论？进化论是一种科学理论，它解释了生物种类是如何随着时间的推移而发生变化的。

这一理论最早由查尔斯达尔文于1859年提出，他通过观察自然界中的物种和它们之间的相似性，提出了物种是通过自然选择和适者生存的过程不断演化的。

进化论的核心观点是：物种不是在一夜之间产生的，而是在长时间内逐渐演变而来的。

这个理论对于生物学、生态学、遗传学等多个学科领域具有重要的指导意义。

遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，它借鉴了进化论的基本原理。

遗传算法（GeneticAlgorithms）遗传算法前引：1、TSP问题1.1 TSP问题定义旅⾏商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）称之为货担郎问题，TSP问题是⼀个经典组合优化的NP完全问题，组合优化问题是对存在组合排序或者搭配优化问题的⼀个概括，也是现实诸多领域相似问题的简化形式。

1.2 TSP问题解法传统精确算法：穷举法，动态规划近似处理算法：贪⼼算法，改良圈算法，双⽣成树算法智能算法：模拟退⽕，粒⼦群算法，蚁群算法，遗传算法等遗传算法：性质：全局优化的⾃适应概率算法2.1 遗传算法简介遗传算法的实质是通过群体搜索技术，根据适者⽣存的原则逐代进化，最终得到最优解或准最优解。

它必须做以下操作：初始群体的产⽣、求每⼀个体的适应度、根据适者⽣存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对，通过随机交叉其染⾊体的基因并随机变异某些染⾊体的基因⽣成下⼀代群体，按此⽅法使群体逐代进化，直到满⾜进化终⽌条件。

2.2 实现⽅法根据具体问题确定可⾏解域，确定⼀种编码⽅法，能⽤数值串或字符串表⽰可⾏解域的每⼀解。

对每⼀解应有⼀个度量好坏的依据，它⽤⼀函数表⽰，叫做适应度函数，⼀般由⽬标函数构成。

确定进化参数群体规模、交叉概率、变异概率、进化终⽌条件。

案例实操我⽅有⼀个基地，经度和纬度为（70，40）。

假设我⽅飞机的速度为1000km/h。

我⽅派⼀架飞机从基地出发，侦察完所有⽬标，再返回原来的基地。

在每⼀⽬标点的侦察时间不计，求该架飞机所花费的时间（假设我⽅飞机巡航时间可以充分长）。

已知100个⽬标的经度、纬度如下表所列:3.2 模型及算法求解的遗传算法的参数设定如下：种群⼤⼩M=50；最⼤代数G=100;交叉率pc=1，交叉概率为1能保证种群的充分进化；变异概率pm=0.1，⼀般⽽⾔，变异发⽣的可能性较⼩。

编码策略:初始种群：⽬标函数：交叉操作：变异操作：选择：算法图：代码实现：clc,clear, close allsj0=load('data12_1.txt');x=sj0(:,1:2:8); x=x(:);y=sj0(:,2:2:8); y=y(:);sj=[x y]; d1=[70,40];xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %单位化成弧度d=zeros(102); %距离矩阵d的初始值for i=1:101for j=i+1:102d(i,j)=6370*acos(cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*...cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)));endendd=d+d'; w=50; g=100; %w为种群的个数，g为进化的代数for k=1:w %通过改良圈算法选取初始种群c=randperm(100); %产⽣1，...，100的⼀个全排列c1=[1,c+1,102]; %⽣成初始解for t=1:102 %该层循环是修改圈flag=0; %修改圈退出标志for m=1:100for n=m+2:101if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<...d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); flag=1; %修改圈endendendif flag==0J(k,c1)=1:102; break %记录下较好的解并退出当前层循环endendendJ(:,1)=0; J=J/102; %把整数序列转换成[0,1]区间上实数即染⾊体编码for k=1:g %该层循环进⾏遗传算法的操作for k=1:g %该层循环进⾏遗传算法的操作A=J; %交配产⽣⼦代A的初始染⾊体c=randperm(w); %产⽣下⾯交叉操作的染⾊体对for i=1:2:wF=2+floor(100*rand(1)); %产⽣交叉操作的地址temp=A(c(i),[F:102]); %中间变量的保存值A(c(i),[F:102])=A(c(i+1),[F:102]); %交叉操作A(c(i+1),F:102)=temp;endby=[]; %为了防⽌下⾯产⽣空地址，这⾥先初始化while ~length(by)by=find(rand(1,w)<0.1); %产⽣变异操作的地址endB=A(by,:); %产⽣变异操作的初始染⾊体for j=1:length(by)bw=sort(2+floor(100*rand(1,3))); %产⽣变异操作的3个地址%交换位置B(j,:)=B(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]);endG=[J;A;B]; %⽗代和⼦代种群合在⼀起[SG,ind1]=sort(G,2); %把染⾊体翻译成1，...,102的序列ind1num=size(G,1); long=zeros(1,num); %路径长度的初始值for j=1:numfor i=1:101long(j)=long(j)+d(ind1(j,i),ind1(j,i+1)); %计算每条路径长度endend[slong,ind2]=sort(long); %对路径长度按照从⼩到⼤排序J=G(ind2(1:w),:); %精选前w个较短的路径对应的染⾊体endpath=ind1(ind2(1),:), flong=slong(1) %解的路径及路径长度xx=xy(path,1);yy=xy(path,2);plot(xx,yy,'-o') %画出路径以上整个代码中没有调⽤GA⼯具箱。

遗传算法一、遗传算法的简介及来源1、遗传算法简介遗传算法（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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《自然系统和人工系统的自适应》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。

遗传算法模仿了生物的遗传、进化原理, 并引用了随机统计理论。

在求解过程中, 遗传算法从一个初始变量群体开始, 一代一代地寻找问题的最优解, 直至满足收敛判据或预先设定的迭代次数为止。

它是一种迭代式算法。

2、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法, 它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现象。

在利用遗传算法求解问题时, 问题的每个可能的解都被编码成一个“染色体”,即个体, 若干个个体构成了群体( 所有可能解) 。

在遗传算法开始时, 总是随机地产生一些个体( 即初始解) , 根据预定的目标函数对每个个体进行评价, 给出了一个适应度值。

基于此适应度值, 选择个体用来繁殖下一代。

选择操作体现了“适者生存”原理, “好”的个体被选择用来繁殖, 而“坏”的个体则被淘汰。

然后选择出来的个体经过交叉和变异算子进行再组合生成新的一代。

这一群新个体由于继承了上一代的一些优良性状,因而在性能上要优于上一代, 这样逐步朝着更优解的方向进化。

因此, 遗传算法可以看作是一个由可行解组成的群体逐代进化的过程。

3、遗传算法的一般算法（1）创建一个随机的初始状态初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样，在那里问题的初始状态已经给定了。

（2）评估适应度对每一个解(染色体)指定一个适应度的值，根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。