遗传算法 算法原理

遗传算法介绍

［ 作者：nova 转贴自：本站原创 点击数：5956 更新时间：2004-3-30 文章录入：admin ］

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借

用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性

的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次

提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方

面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构

和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续

空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。

一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：

(1) 对待解决问题进行编码；

(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；

(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好

坏；

(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；

(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限

个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；

(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。

GA中最常用的算子有如下几种：

(1) 选择算子(selection/reproduction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个

体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett

e wheel)模型。

2007届毕业生

毕业论文

题 目: 遗传算法原理研究及应用

院系名称： XXXXXXXXXX

专业班级： XXXXXXXXXXXXXXXXXX

学生姓名： XXXXX 学 号： XXXXXXXX

指导教师： XXXXX 教师职称： XXXXX

2011年4月28号

遗传算法的原理与应用

摘 要: 遗传算法是基于自然界生物进化基本法则而发展起来的一类新算法。本文在简要介绍遗传算法的起源与发展、算法原理的基础上,对算法在优化、拟合与校正、结构分析与图谱解析、变量选择、与其他算法的联用等方面的应用进行了综述。该算法由于无需体系的先验知识,是一种全局最优化方法,能有效地处理复杂的非线性问题,因此有着广阔的应用前景。

关键词: 遗传算法; 化学计量学; 优化

THEORY AND APPL ICATION OF GENETIC AL GORITHM

ABSTRACT: Genetic Algorithm( GA) is a kind of recursive computational

procedure based on the simulation of principle principles of evaluation of living

organisms in nature1Based on brief int roduction of the principle ,the beginning and

development of the algorithms ,the paper reviewed its applications in the fields of

optimization ,fitting and calibration,structure analysis and spectra interpretation

遗传算法的基本原理及流程

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种通过模拟自然界进化过程来求解优化问题的算法。它是一种群体性优化算法，最初由美国学者J. Holland提出，目前已经被广泛应用于优化、搜索、分类、数据挖掘等领域。本文将从基本原理和流程两方面介绍遗传算法。

一、基本原理

1.1 模拟自然进化过程

遗传算法的灵感来源于自然界，它主要是模拟了生物进化的过程。在遗传算法中，问题的解被表示成一个个体，每个个体都具有一定的适应度（Fitness），代表着它对问题的解决程度。所有个体组成一个种群（Population），这个种群包含了多个可能的解决方案。

1.2 遗传操作

在遗传算法中，种群经过不断的遗传操作（Cross、Mutation、Selection），产生新的个体，新个体替代原个体，直到达到最优解。其操作的具体过程如下：

（1）Cross：交叉操作，即将两个个体的某些部分进行交换，创造出新的个体。

（2）Mutation：变异操作，即对某个个体的某些部分进行修改，创造出一个新个体。

（3）Selection：选择操作，根据个体的适应度对种群进行选择，留下较优的个体，淘汰劣质的个体。

1.3 评价适应度

在遗传算法中，每个个体都有一个适应度值，代表着解决问题的效果。评价适应度通常采取如下方式：

（1）目标函数：根据问题的定义，构建一个目标函数，根据该函数的值评价个体的适应度。

（2）实验法：在实际操作中，通过实验方法进行评价，得到与问题解决程度相关的数据。

二、流程介绍

2.1 初始化

遗传算法的第一步是初始化，首先随机生成一批个体，构成种群。个体的生成可以采用数值或二进制方式。在这个过程中，可以设置种群大小、交叉率、变异率等参数。

2.2 选择

根据个体的适应度值，从当前种群中选择一部分个体作为下一代的种群。选择的过程中，可以采用轮盘赌（Roulette Wheel）选择等方式。

遗传算法及其应用

周新力

（华东交通大学，江西南昌，330013）

摘要：介绍了遗传算法的概念、步骤、特点和基本原理，分析了遗传算法的发展及研究情况，讨论了存在问题及改进措施。最后，从实际应用的角度对其重点的分析研究。

关键字：遗传算法，优化，算子

Abstract: The concept of genetic algorithm is introduced, and the steps, characteristics and basic

principle, analyzes the development and research of genetic algorithm, discusses the theory of

genetic algorithm existing problems and improvement measures. Finally, from the practical point

of view on the key analysis of.

Keywords: Genetic algorithm, optimization, operator

0 引言

遗传算法是1975年由美国的Holland教授首次在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中提出的，它来源于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。由于广泛的实用价值，能解决任何种类实际问题，得到各领域的大力推广。2000年成立了专门的遗传算法国际会议，每2年举行一次，如今已举行了8次，对此研究的文献更是不胜枚举。因为遗传算法自身的特点，使得在搜索过程中优于启发式算法。

遗传算法概述

1.1 遗传算法的概念及特点

遗传算法是一类借鉴生物界“物竞天择，适者生存”的进化规律演化而来的随机化搜索方法。该方法椒模拟生物进化过程和优胜劣汰遗传机制的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。由于其广泛地适用性，逐渐成为重要的智能算法之一。