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遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理,是模拟达尔文生物进化论的自然选择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。

其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。

由于整个逻辑比较复杂,可以看看《超详细的遗传算法(Genetic Algorithm)解析

 

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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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。

每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。

由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。

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在计算机科学和运筹学研究中,遗传算法(GA)是一种受自然选择过程启发的元启发式,属于更大类的进化算法(EA)。遗传算法通常用于生成高质量的优化和搜索问题的解决方案,依靠生物启发的运算符,如变异,交叉和选择。John Holland在1960年基于达尔文进化论的概念引入了遗传算法; 之后,他的学生戈德堡于1989年延长了GA。

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