遗传算法控制

A. 遗传算法的中心思想

遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异，在解空间中并行动态地进行全局搜索的最优化方法，由于遗传算法具有比较完备的数学模型和理论，在解决很多NP—Hard问题上具有良好的性能。

遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作，参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。

(1)遗传算法控制扩展阅读：

遗传算法注意事项：

用户需要注意遗传算法的优化过程中种群基因的多样性是保障避免陷入局部最优解的重要因素，如果目标函数优化结果过早收敛很可能就是因为种群的多样性不足。

为了保证种群的多样性，其中编码、适应度函数设计尤为重要。

适应度的含义就是字面意思，这个个体是否可以适应环境也即是否满足优化目标指标。因为后续需要根据适应度函数进行自然选择，因此适应度函数和你的目标函数并不需要完全一样。

B. 关于遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是美国 Michigan大学的 John Golland提出的一种建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化、具有广泛适用性的搜索方法。现在已被广泛用于学习、优化、自适应等问题中。图4-1 给出了 GA搜索过程的直观描述。图中曲线对应一个具有复杂搜索空间（多峰空间）的问题。纵坐标表示适应度函数（目标函数），其值越大相应的解越优。横坐标表示搜索点。显然，用解析方法求解该目标函数是困难的。采用 GA时，首先随机挑选若干个搜索点，然后分别从这些搜索点开始并行搜索。在搜索过程中，仅靠适应度来反复指导和执行 GA 搜索。在经过若干代的进化后，搜索点后都具有较高的适应度并接近最优解。

一个简单GA由复制、杂交和变异三个遗传算子组成：

图4-2 常规遗传算法流程图