遗传算法入门
遗传算法基础入门
遗传算法基础入门
遗传算法是一种以自然的遗传学演化的原理为基础的程序，它是从程序中（或进化）最优解决方案的计算机算法。
这种算法在解决全局优化问题时可以使用，而全局优化问题往往涉及复杂的多元空间以求解问题的最优解，而且有时候这种复杂的多元空间可能由于多个相关变量和因素的影响而使问题变得更加复杂，空间变得更加庞大。
遗传算法通常采用自然选择和“遗传变异”（例如交换和变异）来模拟这种自然进化，以得到最优解。
因此，遗传算法模拟的情形：目标是根据给定的目标函数（用来表示优化问题）来最优解。
遗传算法将空间中的现有解集合称为遗传种群，该种群是从空间中的一组随机解中生成的；首先，算法按照给定的目标函数评估种群中的每个解，然后按照目标函数的结果，进行自然选择并从种群中挑选出更好的解，同时采用遗传变异再次引入新的解，最终将种群中最优的解作为最终的结果输出。
遗传算法可以解决的问题包括：旅行商问题、入侵检测、决策支持系统、资源配置、模式识别、加工调度问题等。
遗传算法的基本操作
遗传算法的基本操作1 遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，简称 GA）是一种染色体基因行为模拟的进化计算算法，它是一种基于自然选择和遗传变异进化机制的计算智能方法，是从生物学进化规律探索求解各种复杂问题的一种工具。
遗传算法是一种元胞自动机入门级的人工智能技术，能够解决各种复杂的最优化问题。
2 遗传算法的基本操作遗传算法的基本操作主要包括以下几个步骤：1.初始化种群：分配种群中每个个体的基因型，对种群中每个染色体随机分布互不相同的基因，成功分配染色体。
2.测试种群：评估种群中各个个体的适应度。
3.挑选进化操作：根据适应度值大小，选择优秀个体留入下一代。
4.变异和交叉：执行变异操作和交叉操作，以旧的种群基因组为基础生成新的基因组，以挑选某几代作为新的种群。
5.使用适应度值：重新计算每个个体的适应度，建立新的种群，获取最优解。
3 遗传算法在工程中的应用遗传算法可以完成多种实现最优解的工程问题，如最易支付路径分析、公路交叉路口路径优化、货物运输路线最优解、拆线问题等等。
随着科学技术的进步，遗传算法也广泛应用于其他领域，如通信网络结构优化、模式识别、系统自控等，使利用遗传算法工程化运用更加广泛，受到计算机应用研究者的追捧。
4 遗传算法的优势遗传算法有着诸多优势：1. 遗传算法可以解决非线性多变量优化问题；2. 遗传算法没有预定义的搜索空间，能够自动根据变量的取值范围搜索最优解；3. 能够处理连续和离散的优化变量；4. 遗传算法可实现并行化搜索，可大大提高计算速率；5. 遗传算法可以从全局最优出发搜索；6. 遗传算法擅长解非凸优化问题，比如有多个局部最优；7. 遗传算法可以应用于大规模复杂的优化问题。
遗传算法的运行效率不高，一般在解决工程优化问题时，常会伴随其他技术或工具，比如模糊技术、神经网络等，共同完成相应的优化工作。
此外，为了确保在种群的进化过程中保持正确的进化方向，必须了解其精准的适应度函数，为此必须提供明确的评价函数，这是关键性任务。
标准遗传算法入门
适应度
2399 3225 516 1801 3684
选择概率
累计概率
0.206 0.277 0.044 0.155 0.317
2399 3225
11625 11625
f ( x) 11625
标准遗传算法的设计与应用
maxf x x 3 60x 2 900x 100, s .t . x [0,30]
《最优化算法设计》
标准遗传算法设计
讲课教师： 刘 波
学
院：计算机与信息科学学院
引入：遗传算法的生物学背景
求解最优化问题的目标在于找到问题最优解
“解”也可以进化吗？
“自然选择，适者生存”
提 纲
0 1 2
引入：遗传算法的生物学背景
遗传算法的基本思想与流程
标准遗传算法的设计与应用
遗传算法的要点总结及展望
1
模拟优胜劣汰的过程
1.2 设计执行选择算子（从初始种群中选出适应度较高的个体）
正比选择策略
Pi NP
Fi
Fi i 1
标准遗传算法的设计与应用
Pi NP
个体编号
1 2 3 4 5
Fi
Fi i 1
问题的解
19 5 26 21 14
染色体编码
10011 00101 11010 10101 01110
(1) 0 #1 #5 #2 #4
0.52
68 0. 2
个体编号
染色体编码
问题的解
适应度
选择概率
累计概率
1 2 3 4 5
10011 00101 11010 10101 01110
19 5 26 21 14
2399 3225 516 1801 3684
遗传算法的使用方法和技巧指南
遗传算法的使用方法和技巧指南遗传算法是一种启发式优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程来解决问题。
它具有强大的搜索能力和全局优化能力，在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍遗传算法的基本原理、使用方法以及一些重要的技巧指南。
一、遗传算法的基本原理遗传算法基于生物进化的思想，通过模拟人工选择、交叉和变异等过程来生成和更新解的种群，并利用适应度函数对种群进行评估和选择，以期望通过迭代的方式找到最优解。
遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
2. 适应度评估：根据问题的特定要求，计算每个个体的适应度值。
3. 选择操作：利用适应度值选择父代个体进行繁殖，常用的选择算法有轮盘赌选择和竞争选择等。
4. 交叉操作：通过交叉运算生成新的后代个体，交叉操作能够保留父代的有益特征。
5. 变异操作：对交叉后的个体进行基因的随机变异，增加种群的多样性。
6. 替换操作：根据一定的规则，用新生成的后代个体替换原始种群中的一部分个体。
7. 终止条件判断：根据迭代次数或者达到某个预定义的解的条件，判断是否终止迭代。
8. 返回最优解。
二、遗传算法的使用方法为了正确有效地使用遗传算法，我们需要遵循以下几个步骤：1. 理解问题：首先，要准确理解问题的特性和要求，包括确定问题的目标函数、约束条件等。
只有对问题有清晰的认识，才能设计合适的遗传算法。
2. 设计编码方案：将问题的解表示为染色体的编码方案，更好的编码方案可以减少解空间的搜索范围。
常用的编码方式有二进制、浮点数、整数等。
3. 确定适应度函数：根据问题的特点，设计合适的适应度函数用于度量个体的优劣。
适应度函数应能够将问题的目标转化为一个数值，使得数值越大越好或者越小越好。
4. 选择操作：选择操作决定了如何根据适应度值选择父代个体。
常用的选择算法有轮盘赌选择、竞争选择、排名选择等。
轮盘赌选择是普遍应用的一种方法，根据个体的适应度值按比例选择。
5. 交叉操作：交叉操作决定了如何生成新的后代个体。
遗传算法入门
遗传算法( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法。
遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。
因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。
个体：组成种群的单个生物。
基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。
染色体 ( Chromosome )：包含一组的基因。
生存竞争，适者生存：对环境适应度高的、牛B的个体参与繁殖的机会比较多，后代就会越来越多。
适应度低的个体参与繁殖的机会比较少，后代就会越来越少。
遗传与变异：新个体会遗传父母双方各一部分的基因，同时有一定的概率发生基因变异。
简单说来就是：繁殖过程，会发生基因交叉( Crossover ) ，基因突变( Mutation ) ，适应度( Fitness )低的个体会被逐步淘汰，而适应度高的个体会越来越多。
那么经过N代的自然选择后，保存下来的个体都是适应度很高的，其中很可能包含史上产生的适应度最高的那个个体。
二.遗传算法思想借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。
这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。
举个例子，使用遗传算法解决“0-1背包问题”的思路：0-1背包的解可以编码为一串0-1字符串（0：不取，1：取）；首先，随机产生M个0-1字符串，然后评价这些0-1字符串作为0-1背包问题的解的优劣；然后，随机选择一些字符串通过交叉、突变等操作产生下一代的M个字符串，而且较优的解被选中的概率要比较高。
这样经过G代的进化后就可能会产生出0-1背包问题的一个“近似最优解”。
编码：需要将问题的解编码成字符串的形式才能使用遗传算法。
遗传算法——耐心看完,你就掌握了遗传算法
遗传算法入门到掌握读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。
想了很久，应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢？遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题， 8 数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。
）， TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。
），生产调度问题，人工生命模拟等。
直到最后看到一个非常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。
这一章将告诉读者，我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去 ( 如果它没有过早被冻坏的话 ) 。
问题的提出与解决方案让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。
已知一元函数：图2-1现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。
函数图像如图2-1 所示。
极大值、最大值、局部最优解、全局最优解读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。
想了很久，应该用一个怎么样的例子带领大家走进遗传算法的神奇世界呢？遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题， 8 数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。
）， TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。
），生产调度问题，人工生命模拟等。
直到最后看到一个非常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。
这一章将告诉读者，我们怎么让袋鼠跳到珠穆朗玛峰上去 ( 如果它没有过早被冻坏的话 ) 。
问题的提出与解决方案让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。
已知一元函数：图2-1现在要求在既定的区间内找出函数的最大值。
函数图像如图2-1 所示。
极大值、最大值、局部最优解、全局最优解读完这个讲义，你将基本掌握遗传算法，要有耐心看完。
遗传算法入门指南
遗传算法入门指南遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程来搜索问题的最优解。
它是一种非常强大和灵活的算法，可以应用于各种问题的求解，如优化问题、机器学习、人工智能等。
本文将为您介绍遗传算法的基本原理、应用场景以及实现步骤，帮助您入门遗传算法。
一、遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是模拟自然界中的进化过程，通过遗传、变异和选择等操作来搜索问题的最优解。
它的基本步骤包括：初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断。
1. 初始化种群首先，需要随机生成一组初始解作为种群的个体。
这些个体可以是问题的任意一个可能解，也可以是随机生成的解。
2. 评估适应度对于每个个体，需要计算其适应度值，即该个体解决问题的好坏程度。
适应度值可以根据问题的具体情况来定义，一般是通过一个评估函数来计算。
3. 选择操作选择操作是根据适应度值来选择个体进入下一代的过程。
适应度值高的个体有更大的概率被选择，而适应度值低的个体有较小的概率被选择。
这样可以保留优秀的个体，并逐渐提高种群的整体适应度。
4. 交叉操作交叉操作是模拟遗传中的基因交换过程，通过交换个体的染色体片段来产生新的个体。
交叉操作可以增加种群的多样性，并加速搜索过程。
5. 变异操作变异操作是模拟基因突变的过程，通过改变个体染色体中的某些基因来产生新的个体。
变异操作可以引入新的解空间，避免陷入局部最优解。
6. 终止条件判断在达到一定条件时，遗传算法会停止搜索过程并输出最优解。
终止条件可以是达到最大迭代次数、找到满足要求的解等。
二、遗传算法的应用场景遗传算法可以应用于各种问题的求解，特别是那些复杂、多变的问题。
以下是一些常见的应用场景：1. 优化问题遗传算法可以应用于各种优化问题，如函数最优化、组合优化、路径规划等。
通过搜索问题的解空间，找到最优解或接近最优解。
2. 机器学习遗传算法可以用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。
遗传算法入门到掌握
遗传算法入门到掌握遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。
它模拟了自然界中的进化过程，通过不断地迭代和交叉变异来最优解。
遗传算法的基本思想是通过对种群中的个体进行选择、交叉和变异，逐步优化个体的适应度，从而找到更接近于最优解的解决方案。
下面是遗传算法的基本步骤：1.初始化种群：随机生成初始种群，种群中的每个个体都表示问题的一个可能解，可以是一个二进制串、一个实数向量等。
2.评估适应度：对于每个个体，根据问题的具体要求计算其适应度值，适应度值一般用来评估个体对问题的解决能力，值越大表示个体的解决能力越好。
3.选择操作：从当前种群中选择一部分个体作为父代，通常选择适应度较高的个体，可以使用轮盘赌选择、竞争选择等算法。
4.交叉操作：选取父代中的两个个体，通过其中一种方式将它们的基因表达进行交换，产生下一代的个体。
交叉操作可以有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等方式。
5.变异操作：对新生成的个体进行基因的随机变异，引入新的基因信息，增加种群的多样性。
变异操作可以有位变异、插入变异、颠倒变异等方式。
6.更新种群：将新生成的个体加入到种群中，替代原来的个体，形成新一代种群。
7.终止条件检测：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解决方案。
8.返回结果：返回满足终止条件的最优个体作为算法的解。
通过不断的迭代和优化，遗传算法能够到较优的解决方案。
它的优点是可以解决很多实际问题，不依赖于问题的具体形式，且能够在搜素空间中快速收敛到最优解。
然而，遗传算法也有一些缺点，如易陷入局部最优解、运算速度较慢等问题。
因此，要掌握遗传算法，首先需要了解它的基本思想和步骤，理解各个步骤的作用及参数的选择。
然后需要学习遗传算法的编程实现方法，掌握如何将具体问题抽象成遗传算法的模型，如何实现适应度评估、选择、交叉、变异等操作。
此外，还需要了解一些遗传算法的变种和改进方法，如进化策略、粒子群优化等。
遗传算法与进化计算的基础知识
遗传算法与进化计算的基础知识遗传算法与进化计算是利用生物进化原理来解决优化问题的一类算法。
本文将介绍遗传算法与进化计算的基础知识，包括遗传算法的原理、应用领域以及进化计算的其他相关方法。
一、遗传算法的原理遗传算法来源于达尔文的进化论，模拟了生物进化中的遗传、突变和选择过程。
它基于群体中个体之间的自然选择机制，通过不断迭代的优胜劣汰来寻找问题的最优解。
遗传算法包含以下几个基本步骤：1. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体代表问题的一个可能解。
2. 评估适应度：根据问题的目标函数或评价指标，对每个个体进行适应度评估。
3. 选择操作：按照适应度大小，选择出较优秀的个体作为下一代种群的父代。
4. 遗传操作：通过交叉和变异操作，生成新的个体。
5. 更新种群：用新生成的个体替换原有种群，得到更新后的种群。
6. 终止判断：根据满足终止条件的要求来判断是否结束迭代。
7. 输出结果：输出迭代过程中的最优解或近似最优解。
二、遗传算法的应用领域遗传算法广泛应用于优化问题的求解。
以下是遗传算法在不同领域的应用实例：1. 工程优化：遗传算法可以用于工程设计、布局优化、参数优化等问题。
例如，在电子元器件布局中，通过遗传算法可以得到最佳布局方案。
2. 旅行商问题：旅行商问题是指旅行商要在多个城市之间找到最短路径的问题。
遗传算法可以用于求解旅行商问题，得到近似最优解。
3. 资源分配问题：遗传算法可以应用于资源的分配和调度问题。
例如，在物流领域中，可以使用遗传算法来优化货物的配送路线。
4. 机器学习：遗传算法可以应用于机器学习中的参数优化问题。
例如，通过遗传算法可以优化神经网络的权重和偏置值，提高模型的性能。
三、进化计算的其他方法除了遗传算法，还有一些其他的进化计算方法可以用来解决优化问题。
1. 遗传规划算法：遗传规划算法是一种基于进化计算的规划方法，用于优化复杂的规划问题。
2. 粒子群优化算法：粒子群优化算法是基于群体智能原理的一种优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来求解问题的最优解。
三分钟学会遗传算法
三分钟学会遗传算法遗传算法此节介绍最著名的遗传算法(GA)。
遗传算法属于进化算法，基本思想是取自“物竞天泽、适者生存”的进化法则。
简单来说，遗传算法就是将问题编码成为染色体，然后经过不断选择、交叉、变异等操作来更新染色体的编码并进行迭代，每次迭代保留上一代好的染色体，丢弃差的染色体，最终达到满足目标的最终染色体。
整个流程由下图构成（手写，见谅 -_-!!）流程图步骤由以下几步构成：编码（coding）——首先初始化及编码。
在此步，根据问题或者目标函数（objective function）构成解数据（solutions），在遗传算法中，该解数据就被称为染色体（chromosome）。
值得一提的是，遗传算法为多解（population based）算法，所以会有多条染色体。
初始化中会随机生成N条染色体，, 这里表示染色体包含了n条。
其中，这里表示第i条染色体由d维数值构成。
GA会以这个N个数据作为初始点开始进行进化。
评估适应度（evaluate fitness）——这一步用染色体来进行目标函数运算，染色体的好坏将被指明。
选择（selection）——从当前染色体中挑选出优良的个体，以一定概率使他们成为父代进行交叉或者变异操作，他们的优秀基因后代得到保留。
物竞天择这里得以体现。
交叉（crossover）——父代的两个两个染色体，通过互换染色体构成新的染色体。
例如下图，父亲母亲各提供两个基因给我。
这样我既保留了父母的基于，同时又有自己的特性。
交叉变异（mutation）——以一定概率使基因发生突变。
该算子一般以较低概率发生。
如下图所示：变异下面我们将一步一步为各位呈现如何用matlab编写一个简单的GA算法。
本问题为实数最小化minimization问题。
我们需要在解空间内找到最小值或近似最小值，此处我们使用sphere函数作为目标函数（读者可以自行修改为其他的目标函数）。
sphere function•初始化：在这一步中，我们将在给定问题空间内生成随机解，代码如下：% %% 初始化% % 输入：chromes_size，dim维数,lb下界，ub 上界% % 输出：chromes新种群function chromes=init_chromes(chromes_size,dim,lb,ub) % 上下界中随机生成染色体 chromes = rand(chromes_size,dim)*(ub-lb)+lb;end•选择：选择是从当前代中挑选优秀的染色体保留以繁殖下一代。
人工智能入门课件第5章遗传算法
5.4.2 交叉操作(crossover)
交叉的具体步骤为：
1. 从交配池中随机取出要交配的一对个体；
2. 根据位串长度L，对要交配的一对个体，随 机选取[1，L－1]中一个或多个的整数k作为 交叉点；
3. 根据交叉概率pc(0<pc≤1)实施交叉操作，配 对个体在交叉点处，相互交换各自的部分内 容，从而形成新的一对个体。
N
pi 1
i 1
2.基于排名的选择
（1）线性排名选择
首先假设群体成员按适应值大小从好到坏依次排列
为x1，x2，…，xN，然后根据一个线性函数分配选 择概率pi。
设线性函数pi＝（a－b·i/（N +1））/N，i=1，
2，…，N，其中a，b为常数。由于
N
pi
1
，易得，
b=2(a－1)。又要求对任意i=1，2，…i1，N，有pi>0，
5.2.3 实数编码
为了克服二进制编码的缺点，对于问题的变量 是实向量的情形，直接可以采用十进制进行编码， 这样可以直接在解的表现形式上进行遗传操作，从 而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加系 统的搜索能力
例3 作业调度问题（JSP）的种群个体编码常用 m×n的矩阵Y=[yij]，i=1，2，…，m，j=1， 2，…，n（n为从加工开始的天数，m为工件的 优先顺序）。 yij表示工件i在第j日的加工时间。 下表是一个随机生成的个体所示。
一种方法是为参与交换的数增加一个映射如下:
将此映射应用于未交换的等位基因得到:
T~1 234 | 751| 68 T~2 136 | 275 | 84 则为合法的。
5.2.2 Gray编码
Gray编码即是将二进制码通过如下变换进行转
遗传算法第一章通俗易懂
遗传算法一、解析遗传算法(Genetic Algorithm)是一种启发式搜索算法，它收到生物进化过程的启发，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解，遗传算法将问题表示为一个染色体(个体)集合，并通过交叉和变异操作在种群中形成新的染色体。
通过一代代选择和遗传，最终找到具有高适应的解。
遗传算法是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。
遗传算法首先依据某种方式(通常是随机)生成一组候选解，之后，候选解中的个体通过交叉和变异产生新的解群，再在这个解群中选取较优的个体产生新一代的候选解，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
二、关键词学习遗传算法必须要了解的关键词：种群、个体、基因、交叉、变异、选择；2.1种群就是组候选解的集合，遗传算法正是通过种群的迭代进化，实现了最优解或者近似最优解.2.2个体一个个体对应一个解，也就是构成种群的基本单元。
在遗传算法中，需要把一个解构造成染色体(chromosome)的形式，如同在扇贝例子中，通过染色体来表示扇贝花纹图案，这个过程也被称为编码，而当算法结束时，需要把最优的染色体还原成最优解，这个过程称为解码。
2.3基因染色体是由基因组成的，所以把组成遗传算法染色体(个体)的基本部分称为基因，基因的选择可以多种多样，比如在扇贝例子中，我们用像素作为基因，但实际上扇贝例子的原文是用不同的三角形块作为基因，通过不同三角形块的叠加形成firefox图案。
在实际中遗传算法广泛用到的一种基因是0、1、比特。
0、1、比特基因形成的染色体是一个二进制串。
2.4交叉交叉是将两个父代个体的部分基因进行交换，从而形成两个新的个体。
最简单的交叉如同扇贝例子，在染色体上寻找一个点，然后进行相互交叉，这种交叉称为单点交叉；交叉类型分为：单点交叉(one-point crossover)多点交叉(大于等于2的点进行交叉)(multi-point crossover)均匀交叉(uniform crossover)洗牌交叉(shuffle crossover)2.5变异按照一定的概率将个体中的基因值用其它的基因值来替换，从而形成一个新的个体，如同自然界中生物的变异概率较小，在遗传算法中基因的变异概率也应该设置为较小。
遗传算法入门
遗传算法入门遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法。
1962年霍兰德(Holland)教授首次提出了GA算法的思想，它借用了仿真生物遗传学和自然选择机理，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。
从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。
这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。
与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,把问题的解表示成染色体，并基于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。
在算法中也即是以二进制编码的串。
并且，在执行遗传算法之前，给出一群染色体，也即是假设解。
然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，也即一个适应度函数中来评价。
并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的染色体进行复制, 淘汰低适应度的个体，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代染色体群。
对这个新种群进行下一轮进化，至到最适合环境的值。
遗传算法已用于求解带有应用前景的一些问题，例如遗传程序设计、函数优化、排序问题、人工神经网络、分类系统、计算机图像处理和机器人运动规划等。
术语说明由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法，所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识，下面是我们将会用来的一些术语说明：一、染色体(Chronmosome)染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。
二、基因(Gene)基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。
例如有一个串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别称为基因。
它们的值称为等位基因(Alletes)。
三、基因地点(Locus)基因地点在算法中表示一个基因在串中的位置称为基因位置(Gene Position)，有时也简称基因位。
(完整)基本遗传算法
基本遗传算法Holland创建的遗传算法是一种概率搜索算法,它利用某种编码技术作用于称为染色体的数串，其基本思想是模拟由这些串组成的个体进化过程.该算法通过有组织的、然而是随机的信息交换，重新组合那些适应性好的串.在每一代中，利用上一代串结构中适应性好的位和段来生成一个新的串的群体；作为额外增添，偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分。
遗传算法是一类随机优化算法，它可以有效地利用已有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串.类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上的基因，寻找好的染色体来求解问题.与自然界相似，遗传算法对待求解问题本身一无所知,它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来改变染色体，使适应性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会.第一章遗传算法的运行过程遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉和变异等现象,从任一初始种群（Population）出发,通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适应环境的个体,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代地不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体(Individual),求得问题的最优解。
一．完整的遗传算法运算流程完整的遗传算法运算流程可以用图1来描述。
由图1可以看出，使用上述三种遗传算子(选择算子、交叉算子和变异算子）的遗传算法的主要运算过程如下：（1）编码:解空间中的解数据x,作为遗传算法的表现形式。
从表现型到基因型的映射称为编码.遗传算法在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合就构成了不同的点。
（2）初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。
遗传算法以这N个串结构作为初始点开始迭代。
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）。
（3）适应度值评价检测：适应度函数表明个体或解的优劣性。
遗传算法基础(图文并茂-更易理解)
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。
遗传算法是一种全局寻优的优化算法。
遗传算法是一种近似算法
全剧最优
遗传算法的基本思想
开始——生成以二维码或格雷码编码形式的随机数。
创建一个随机的初始状态
初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代。
适应值——目标函数最优max or min
评估适应度
对每一个解(染色体)指定一个适应度的值，根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。
不要把这些“解”与问题的“答案”混为一谈，可以把它理解成为要得到答案，系统可能需要利用的那些特性
从生物上说：生存法则~=目标函数（max、min）
适应值小的将会以很小的概率留存
选择——根据每个个体适应值的大小来选择，适应值高的个体传到下一代的概率大，不断缩小最优个体的范围。
交叉——在选择出来的个体中，模拟生物的同源染色体交配重组过程，个体随机配对，交换部分基因。
带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发。
遗传算法初步
遗传算法是一种仿生优化算法，灵感来自于自然界中的遗传和进化过程。
它适用于解决优化问题，尤其是在搜索空间庞大且复杂的情况下。
遗传算法的基本思路是通过模拟自然界中的生物进化过程，利用进化的原理进行搜索和优化。
以下是遗传算法的一般步骤：
1. 初始化种群：随机生成一组初始解，称为种群。
2. 评估适应度：利用问题的适应度函数，对每个个体进行评估，得到其适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值，选择一部分优秀个体作为父代，用于产生下一代。
4. 交叉操作：通过交叉操作，将父代的基因信息进行组合，生成新的个体。
5. 变异操作：对新一代个体进行变异，引入随机扰动，增加搜索的多样性。
6. 评估新个体适应度：计算新个体的适应度值。
7. 判断终止条件：如果达到预设的终止条件（如达到最大迭代次数、找到满意解等），则停止算法；否则返回第3步。
8. 选择下一代：将新个体作为下一代，回到第3步继续执行。
遗传算法通过不断地进行选择、交叉和变异操作，逐步优化个体，使得整个种群逐渐逼近最优解。
它具有全局搜索的能力和对多峰函数的适应性，并且不需要太多先验知识。
因此，在许多优化问题中，遗传算法是一种常用的优化求解方法。
遗传算法基础知识
遗传算法（GENETIC ALGORITHM，GA）一、遗传算法的特点：1、遗传算法的操作对象是一组可行解，而非单个可行解；搜索轨道有多条，而非单条，因而具有良好的并行性。
2、遗传算法只需要利用目标的取值信息，而无需梯度等高价值信息，因而适用于任何大规模、高度非线性的不连续多峰函数的优化以及无解析表达式的目标函数的优化，具有很强的通用性。
3、遗传算法择优机制是一种软选择，加上其良好的并行性，使它具有良好的全局优化和稳健性。
4、遗传算法操作的可行解是经过编码化的（通常采用二进制编码），目标函数解释为编码化个体（可行解）的适应值，因而具有良好的可操作性和简单性。
二、遗传算法的发展与现状遗传算法的产生归功于美国的Michigan大学的Holland在20世纪60年代末、70年代初的开创性，其本意是在人工适应系统中设计的一种基于自然演化原理搜索机制。
大约在同一时代，Foegl和Rechenberg及Schwefel,引入了另两种基于自然演化原理的算法，演化程序（evolutionary programming）和演化策略(evolution strategies).这三种算法构成了目前演化计算(evolutionary computation)领域的三大分支，它们从不同层次、不同角度模拟自然演化原理，以达到求解问题的目的。
Holland不仅设计了遗传算法的模拟与操作原理，更重要的是他运用统计策略理论对遗传算法的搜索机理进行了理论分析，建立了著名的Schema定理和隐含并行（implicit parallelism）原理，为遗传算法奠定了基础。
遗传算法应用于函数优化始于De Jone的在线（one-line）和离线（off-line）指标仍是目前衡量遗传算法性能的主要手段。
1、遗传算法在神经网络、模糊系统和机器学习中的应用神经网络的学习包含两个优化过程，分别是网络连接权重的优化和网络拓扑结构的优化。
优化连接权重最著名的方法是Rumelhart提出的基于梯度下降法的反向传播法（backpropagation,BP）。
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5.2.3 其它杂交算子
1. 单点杂交(Single-Point Crossover) 2. 两点杂交(Two-Point Crossover)
交换父辈在两点之间的基因块
多点杂交(Multi-Point Crossover)
交换父辈多点上的基因，简单方法是沿着父代染色 体，诸位地按杂交概率随机交换基因
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5.2.1 选择(Selection)技术
1. 精英选择(Elitism)
为使遗传算法较快收敛，确保前一代中适应性最高 的n个基因组原样复制到新一代中 当前种群中，除去几个表现最差的个体，其他个体 全部保留进行杂交变异。 某个体被选中进行复制的期望值 = 该个体的适应性 分数 ÷ 种群的平均适应性分数 种群数量较小时，最优个体可能都选不上，可结合 精英选择技术。
生成新一代种群
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5.1.1 各种变异算子
1. 散播变异（Scramble Mutation，SM）
2. 移位变异(Displacement Mutation，DM)
利用这个算子能很快收敛到一条较短的路径
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5.1.1 各种变异算子
3. 插入变异 (Insertion Mutation，IM) 随机选择一个染色体，插入到随机位置
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5.2.2 变比技术(Scaling
Techniques)
2. 西格玛变比(Sigma Scaling)
遗传算法开始时，适应性分数分布很散，适应性高 的个体应以较小的概率分配到后代，防止过快收敛； 算法执行后期，适应性分数相对接近，适应性好的 个体将以较大的概率分配给后代，加快收敛。
标准差σ为方差的平方根，刻画了数据分布宽窄的 量。利用σ来对适应性分数归一化：
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5.2.2 变比技术(Scaling
Techniques)
在选择之前，将原始适应性分数按某种方式进行 修改，改变评分标准，遗传算法就能得到改进。 周游路程长度的倒数？
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5.2.2 变比技术(Scaling
Techniques)
1. 排名变比(Rank Scaling)
把排名序号作为其适应性分数，避免大量后代来自 于少数高适应性分数后代，防止过早收敛
4. 倒置变异 (Inversion Mutation，IVM)
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5.1.1 各种变异算子
5. 倒置移位变异(Displaced Inversion Mutation,DIM) 随机选择两个点，颠倒其间的城市顺序，然后将 颠倒后的序列移到原始染色体的某位置上。
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5.1.2 各种置换杂交算子
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F2 ( x ) 1 x sin(4x ) y sin(4y )
sin(6 x 2 y 2 ) 6 x y 10
2 2
, 1 x, y 1
10
遗传算法基本流程
求解TSP问题可以利用遗传算法的多种算子
生成初始种群 计算适应度 终止 ? 选择 交叉 变异 结束
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大作业3-D
尝试对星际、魔兽、暗黑、Dota等任一款游戏 中的科技树或技能树进行合理的知识表示，并 应用遗传算法找到最优的发展路线。 最优：花费时间最少、消耗资源最少…
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局部最优解 全局最优解
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5.2 各种处理工具
为使得遗传算法的求解小球保持滚动，并且尽快收 敛到最优解，可以借助多种技术和算子。
F1 ( x) 25 ( x12 x22 )0.25 (sin(50 ( x12 x22 )0.1 )2 1),
100 xi 100
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5.2.4 子群技术(Niching
Techniques)
一种通过将相似的个体划分子群以保证群体多样 性的方法。
首先种群中的个体按照基因组相似度划分为子群 把个体的适应性分数和同一子群中的成员共享
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上机练习
学习调试Improved TSP例子代码，测试不 同的算子策略
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大作业3-A
使用n个均匀隔开的指针，指 针个数等同于所需后代的个数。 只需旋转一次，即可得到整个 新种群。 适合于小数目种群。
6.锦标赛选择(Tournament Selection)
在种群中随机挑选n个个体，把适应性最高的个体 加入新种群。这一过程不断重复，任何个体都可 能被重复。 这一方法可能收敛速度过快。
尝试利用遗传算法解决8数码问题
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大作业3-B
阅读《游戏人工智能编程案例精粹》第5章 图 的密码生命，读懂Chapter5-Pathfinder源代码， 并增加函数模块，尝试利用遗传算法求解。
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大作业3-C
利用遗传算法，实现原始的人机五子棋对弈。
1. 基于顺序的杂交(Order-Based Crossover，OBX) 在父代一中随机挑选几个城市，其排列顺序施 加到父代二中；父代二对应位置的顺序，加到 父代一中
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5.1.2 各种置换杂交算子
2. 基于位置的杂交(Position-Based Crossover,PBX) 类似基于顺序的杂家，但要把使用城市的顺序， 替代为使用城市的绝对位置。
遗传算法优化
童晶 河海大学 物联网工程学院 2014年10月
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遗传算法求解1
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遗传算法求解1
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遗传算法求解1
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遗传算法求解1
全局最优解
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遗传算法求解2
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遗传算法求解2
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遗传算法求解2
局部最优解
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遗传算法求解
遗传算法可能得到局部最优解，需要能够从小坑中 跳出来，以便找到全局最优解。
局部最优解
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Hale Waihona Puke 5.2.2 变比技术(Scaling
Techniques)
3. 波兹曼变比(Boltzmann Scaling) 不同于西格玛变比在遗传算法期间保持稳定的选 择压力，这里希望：
遗传算法开始时，以较小的选择压力以保证多样性； 算法执行后期，希望只有较好的个体产生后代。
e^(原适应分/温度) 新适应性分数= ； 所有 e^(原适应分/温度) 的平均值 温度--；
2. 稳态选择(Steady State Selection)
3. 适应性比例选择(Fitness Proportionate Selection)
4. 赌轮选择(Roulette Wheel Selection)
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5.2.1 选择(Selection)技术
5. 随机遍及取样(Stochastic Universal Sampling)