遗传算法的过程

❶ 遗传算法的基本步骤

遗传算法的基本步骤如下：

（1）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)。

（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。

（3）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。

遗传算法根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。

在求解较为复杂的组合优化问题时，相对一些常规的优化算法，通常能够较快地获得较好的拍昌唯优化结果。遗传算法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袭培领域。

❷ 图中所展示的基因遗传算法过程是什么过程

遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种进化计算（EvolutionaryComputing）算法，属于人工智能技术的一部分。

遗传算法最早是由JohnHolland和他的学生发明并改进的，源于对达芬奇物种进化理论的模仿。在物种进化过程中，为了适应环境，好的基因得到保留，不好的基因被淘汰，这样经过很多代基因的变化，物种的基因就是当前自然环境下适应度最好的基因。

该算法被广泛应用于优化和搜索中，用于寻求最优解（或最优解的近似），其最主要的步骤包括交叉（crossover）和突变（mutation）。

所有的生物体都由细胞组成，每个细胞中都包含了同样的染色体（chromosome）。染色体由一串DNA组成，我们可以简单地把一个生物个体表示为一条染色体。每条染色体上都包含着基因，而基因又是由多个DNA组成的。

每个基因都控制着个体某个性状的表达，例如眼睛的颜色、眼皮的单双等。在物种繁衍的过程中，首先发生交叉，来自于父母的染色体经过分裂和重组，形成后代的染色体。

❸ 什么是遗传算法

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x为决策
变量，式2-1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。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。
f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
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(indivial)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。

❹ 遗传算法运算过程

遗传算法的运算过程在模拟生物基因遗传的基础上，通过编码组成初始群体，对群体中的个体进行适应度评估，施加选择、交叉、变异等遗传操作，实现群体优化并逼近最优解。遗传操作包括选择、交叉和变异三个基本算子，它们在随机扰动下进行，随机化操作与传统的随机搜索方法不同，高效地进行有向搜索，与无向搜索有显着区别。选择算子选择优胜个体，淘汰劣质个体，通常采用适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法。轮盘赌选择法是最简单且常用的方法，个体的选择概率与适应度成正比。

交叉算子在遗传算法中起到核心作用，通过随机交换种群中个体的部分结构，产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。根据编码表示方法的不同，可以有多种交叉算法，如实值重组、离散重组、中间重组、线性重组、扩展线性重组等。二进制交叉包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉、洗牌交叉、缩小代理交叉等。

变异算子通过变动群体中个体串的基因值，为遗传算法提供局部随机搜索能力，加速最优解的收敛，并维持群体多样性，防止未成熟收敛。变异算子的操作步骤包括判断是否进行变异，以及随机选择变异位进行变异。遗传算法通过交叉和变异的相互配合与竞争，具备全局和局部均衡的搜索能力。

遗传算法的终止条件取决于最优个体的适应度达到给定阈值、适应度和群体适应度不再上升、或迭代次数达到预设代数。预设代数通常设置为100-500代。变异率的选择受到种群大小、染色体长度等因素的影响，通常在0.001-0.1之间。通过这些运算过程，遗传算法能够高效地搜索并找到问题的最优解。

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着《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）。

❺ 适者生存，优胜劣汰——遗传算法

阅读本文，无需数学基础，了解生态学或遗传学基本概念即可。机器学习核心是优化，目标是找到数学函数的最优值。优化分为局部优化与全局优化。

局部优化通过迭代逐步逼近局部最优解，经典算法如梯度下降法。全局优化则试图找到整体最优解，方法包括生成多个点的总体或通过概率选择。全局优化算法并不一定比局部优化算法复杂。

遗传算法是一种简单的全局优化方法，采用生物学概念描述。样本数据空间为生态环境，每个样本为生物个体，数据向量为染色体，基因为向量元素。适应度函数决定个体适应能力，最小值代表最强适应能力。遗传算法过程包括种群、世代、亲代与子代选择、交叉与变异。

遗传算法步骤：创建随机初始种群，计算适应度值，调整为期望值，选择亲代，生成子代。子代通过交叉与变异产生，替换当前种群。迭代直至满足停止条件。

交叉与变异模仿生物进化过程。交叉选择等位基因，变异在亲代基础上添加随机值。两者结合使算法具备全局与局部搜索能力。遗传算法在知识体系上属于全局优化算法，通过处理多个个体进行评估，减少局部最优解风险。

遗传算法特点：基于适应度函数评估个体，不依赖梯度信息，适用于各种函数，包括整数约束。算法存在不足，单一编码可能无法全面表示约束，缺乏梯度指导可能导致效率低下，过早收敛。

❻ 遗传算法的基本原理

遗传算法本质上是对染色体模式所进行的一系列运算，即通过选择算子将当前种群中的优良模式遗传到下一代种群中，利用交叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模式突变。