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遗传算法教程GA2遗传算法教程GA2遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它模拟了自然界中的遗传和进化过程，通过适应度函数评价个体的优劣，通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代最优解。
遗传算法的基本过程包括初始化种群、计算适应度、选择、交叉、变异和更新种群。
下面将详细介绍这些步骤。
首先是初始化种群。
种群是指问题的解空间中的一个个体集合，每个个体代表问题的一个可能解。
种群的初始化可以随机生成，也可以根据问题的特点进行设计。
通常情况下，种群的大小越大，空间越广，但计算量也会增加。
接下来是计算适应度。
适应度函数是用来评价个体优劣的指标，它根据问题的具体要求进行设计。
适应度函数应该能够对个体的解进行量化评价，并且能够反映个体与最优解之间的差距。
适应度越高，个体越好。
然后是选择操作。
选择是根据个体的适应度来决定哪些个体被选择作为下一代的父代。
选择操作通常采用轮盘赌算法或排名选择算法。
轮盘赌算法根据个体适应度的比例来决定个体被选中的概率，适应度越高的个体被选中的概率越大。
排名选择算法则根据个体适应度的等级来决定个体被选中的概率。
接下来是交叉操作。
交叉是指将两个父代个体的染色体进行配对，通过染色体上的其中一种操作（如交换、重组等），生成两个子代个体。
交叉操作可以增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
然后是变异操作。
变异是指对个体的染色体进行随机的变换，从而产生新的个体。
变异操作能够引入种群的新解，并且有助于跳出当前空间的局部最优解。
最后是更新种群。
通过选择、交叉和变异操作生成的新个体替代原来的个体，形成下一代的种群。
这样不断进行迭代，直到满足终止条件为止，终止条件可以是达到最大迭代次数、找到满意解或达到收敛条件等。
遗传算法在实际应用中有广泛的应用。
例如，在旅行商问题中，遗传算法可以用来寻找最短路径；在机器学习中，遗传算法可以用来优化神经网络的权重和偏差；在工程设计中，遗传算法可以用来优化系统的参数等。
遗传算法原理及其应用遗传算法原理及其应用《遗传算法原理及其应用》Chap1 序论一. 遗传算法的生物学基础1.1 遗传与变异基本概念 Cell:细胞Chromosome:染色体 Gene:基因 Locus:基因座 Allele:等位基因 Genotype:基因型Phenotype:表现型 Genome:基因组 Reproduction:复制 Crossover:交叉 Mutation:变异1.2 进化基本术语Evolution:进化 Population:群体 Individual:个体 Fitness:适应度1.3 遗传与进化的系统观1) 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中,染色体决定了生物的性状;2) 染色体是基因及其有规律的排列所构成,遗传和进化过程发生在染色体上; 3) 生物的繁殖过程是由其基因的复制过程完成的;4) 通过同源染色体之间的交叉或染色体的变异会产生新的物种,使生物呈现新的性状;5) 对环境适应性好的基因或者染色体会经常比适应性差的基因或染色体有更多的机会遗传到下一代。
二. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率2.1 遗传算法概要对于一个求函数最大值的优化问题（求函数最小值也类同），一般可描述为下述数学规t划模型：s..f(X)X∈R R⊆U式中，X=[x1,x2,...,xn] 为决策变量，f（X）为目标函数，第2，3式为约束条件，U是基本空间，R是U的一个子集。
满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示由所有满足约束条件的解所组成的一个集合，叫做可行解集合。
对上述最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，由的是线性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有点是单峰的，有的是多峰的。
求最优解或近似最优解的方法主要有三种：枚举法，启发式算法和搜索算法：枚举法：枚举出可行解集合内的所有的可行解，以求出精确最优解。
对于连续1）函数，首先要求对其进行离散化处理。
第二章 遗传算法的基本原理2.1 遗传算法的基本描述2.1.1 全局优化问题全局优化问题的定义：给定非空集合S作为搜索空间，f：S—>R为目标函数，全局优化问题作为任务给出，即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。
全局最大值（点）的定义：函数值称为一个全局最大值，当且仅当成立时，被称为一个全局最大值点（全局最大解）。
局部极大值与局部极大值点（解）的定义：假设在S上给定了某个距离度量，如果对，，使得对，，则称x’为一个局部极大值点，f(x’)为一个局部极大值。
当目标函数有多个局部极大点时，被称为多峰或多模态函数（multi-modality function）。
主要考虑两类搜索空间：伪布尔优化问题：当S为离散空间B L={0,1}L,即所有长度为L且取值为0或1的二进制位串的集合时，相应的优化问题在进化计算领域称为伪布尔优化问题。
连续参数优化问题：当取S伪n维实数空间R n中的有界集合，其中，i = 1, 2, … , n时，相应的具有连续变量的优化问题称为连续参数优化问题。
对S为B L={0,1}L，常采用的度量时海明距离，当时，常采用的度量就是欧氏距离。
2.1.2 遗传算法的基本流程遗传算法的基本步骤如下：1）选择编码策略，把参数集合X和域转换为位串结构空间S；2）定义适应度函数f(X)；3）确定遗传策略，包括群体规模，选择、交叉、变异算子及其概率。
4）生成初始种群P；5）计算群体中各个体的适应度值；6）按照遗传策略，将遗传算子作用于种群，产生下一代种群；7）迭代终止判定。
遗传算法涉及六大要素：参数编码，初始群体的设定，适应度函数的设计，遗传操作的设计，控制参数的设定，迭代终止条件。
2.1.3 遗传编码由于GA计算过程的鲁棒性，它对编码的要求并不苛刻。
原则上任何形式的编码都可以，只要存在合适的对其进行操作的遗传算子，使得它满足模式定理和积木块假设。
由于编码形式决定了交叉算子的操作方式，编码问题往往称作编码-交叉问题。
