遗传算法学习心得体会
遗传算法总结
遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
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。
遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数来衡量这个解决方案的优劣。
所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。
可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。
可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。
而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。
而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。
3. 遗传算法：模拟物竞天择的生物进化过程，通过维护一个潜在解的群体执行了多方向的搜索，并支持这些方向上的信息构成和交换。
是以面为单位的搜索，比以点为单位的搜索，更能发现全局最优解。
（在遗传算法中，有很多袋鼠，它们降落到喜玛拉雅山脉的任意地方。
这些袋鼠并不知道它们的任务是寻找珠穆朗玛峰。
但每过几年，就在一些海拔高度较低的地方射杀一些袋鼠，并希望存活下来的袋鼠是多产的，在它们所处的地方生儿育女。
）（或者换个说法。
从前，有一大群袋鼠，它们被莫名其妙的零散地遗弃于喜马拉雅山脉。
于是只好在那里艰苦的生活。
海拔低的地方弥漫着一种无色无味的毒气，海拔越高毒气越稀薄。
可是可怜的袋鼠们对此全然不觉，还是习惯于活蹦乱跳。
于是，不断有袋鼠死于海拔较低的地方，而越是在海拔高的袋鼠越是能活得更久，也越有机会生儿育女。
就这样经过许多年，这些袋鼠们竟然都不自觉地聚拢到了一个个的山峰上，可是在所有的袋鼠中，只有聚拢到珠穆朗玛峰的袋鼠被带回了美丽的澳洲。
）例如我们用GA算法在既定的区间找到以下函数的最大值。
(1)个体编码将x表达为基因的过程，称之为编码，常见的编码格式有二进制编码和浮点编码。
遗传算法读书报告
遗传算法读书报告遗传算法是基于生物进化思想的一种优化方法，因此遗传算法与数学规划类优化方法在原理、实现手段等方面有着明显的差别。
一、基本概念及遗传算法简介1、基本概念（1）个体个体是遗传算法中用来模拟生物染色体的一定数目的二进制位串，该二进制位串用来表示优化问题的设计点。
（2）群体群体是由一定数量的个体组成的集合。
（3）基因模式基因模式是指二进制位串表示的个体中，某一或某些位置上具有相似性的个体组成的集合。
（4）模式阶次模式阶次是指基因模式中包含相似位置的数目。
（5）模式定义长度模式定义长度是基因模式中相似位间相距的最大距离。
（6）适应度适应度是以数值方式来描述个体优劣程度的指标。
（7）平均适应度平均适应度是若干个个体的适应度值的算是平均值。
（8）繁殖繁殖是由一代群体繁衍产生另外一代群体的方式总称。
（9）选择选择算子是指在上一代群体中按照某些指标挑选参与繁殖下一代群体的一定数量的个体。
（10）杂交杂交算子是指对于优选后的父代个体进行基因模式的重组而产生后代个体的繁衍机制。
（11）一点杂交一点杂交是指在代表个体的二进制位串中选择一截断位，将截断位前后的二进制位串互相交换产生后代个体的方式。
（12）两点杂交两点杂交是指在代表个体的二进制位串中选择两个截断位，将两个截断位间的二进制位串互相交换产生后代个体的方式。
（13）突变突变算子是指模拟生物在自然的遗传进化环境中由于各种偶然因素引起的基因模式突然改变的个体繁殖方式。
2、遗传算法简介1）遗传算法主要包括以下内容：（1）构造适应度函数（2）群体的初始化（3）后代群体的繁殖（4）群体进化收敛判断（5）最优个体转化为优化解在优化设计中，设计变量、目标函数、约束条件是优化模型的三个要素。
一般可以利用编码技术对设计变量进行编码，将设计变量转化为适合于群体进化的表达形式。
对目标函数进行处理，使其蕴含于遗传算法的适应度函数。
这样，标函数。
当群体进化结束后，应的目标函数数值最小，该个体即对应优化模型的优化解。
遗传算法的基本原理和对生活的启示
遗传算法的基本原理和对生活的启示一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种受自然界进化机制启发的优化算法，其基本原理主要包括基因编码、初始种群的产生、适应度函数的确定、选择操作、交叉操作和变异操作等几个方面。
1.基因编码：遗传算法需要对问题进行编码，将问题的解空间映射到基因空间。
常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。
2.初始种群的产生：通过随机方式生成一定数量的初始解，构成初始种群。
3.适应度函数的确定：根据问题的目标函数，定义适应度函数，用于评估种群中每个个体的优劣。
4.选择操作：根据适应度函数，选择适应度较高的个体进行遗传操作，生成下一代种群。
5.交叉操作：通过交叉配对和重组，生成新的个体。
6.变异操作：对个体的一定概率发生基因位的变异，增加种群的多样性。
遗传算法通过不断的迭代，不断优化种群中的个体，最终得到满足要求的最优解。
二、对生活的启示遗传算法的原理不仅在计算机科学中有着广泛的应用，而且也能给我们的生活带来很多启示。
以下是一些主要的启示：1.适应环境：在自然界中，生物通过进化适应环境。
同样，在生活中，我们也应该积极适应环境，不断学习和改进自己。
2.多样性思维：遗传算法中的变异操作增加了种群的多样性，使得算法能够更好地搜索解空间。
在解决问题时，我们也应该尝试多种方法，不要局限于一种思路。
3.持续优化：遗传算法通过不断迭代优化种群中的个体，最终得到最优解。
在生活中，我们也应该不断优化自己的行为和思维，提升自己的能力和素质。
4.合作与竞争：遗传算法中的选择和交叉操作体现了竞争和合作的机制。
在竞争中，优秀的个体得以保留；在合作中，新的个体得以产生。
这启示我们在生活中要学会竞争与合作，互相促进，共同成长。
遗传算法实验报告
桂林理工大学实验报告班级计算机11-1班学号姓名同组实验者无实验名称日期2014年 5 月30日一、实验目的：用遗传算法求f(x)=x*sin(10*pi*x)+1.0的最大值，其中x区间为 [-1 2] 。
二、实验内容：初始化(编码)；实现目标函数的计算：将pop每行转化成十进制数，将二值域中的数转化为变量域的数，计算目标函数值；随机产生初始群体；计算目标函数值；计算群体中每个个体的适应度；保存每次迭代最大适应值对应的x，y，用于绘图演示；计算最大值及其位置；计算最大值对应的x值。
三、程序清单：%遗传算法主程序clearclcpopsize=20; %群体大小chromlength=10; %字符串长度（个体长度）pc=0.6; %交叉概率pm=0.001; %变异概率pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体for i=1:200 %20为迭代次数[objvalue]=calobjvalue(pop); %计算目标函数值fitvalue=objvalue; %计算群体中每个个体的适应度% fitvalue=calfitvalue(objvalue);%依概率选择遗传操作之一r1=ceil(3*rand);switch r1case 1newpop=selection(pop,fitvalue); %复制case 2newpop=crossover(pop,pc); %交叉case 3newpop=mutation(pop,pc); %变异end[bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue); % 群体中最大的适应值及其个体y(i)=bestfit; %保存每次迭代最大适应值对应的x，y，用于绘图演示x(i)=-1+decodebinary(bestindividual)*3/1023;pop=newpop;endfplot('x.*sin(10*pi*x)+1.0',[-1 2])hold onplot(x,y,'r*')hold off[ymax index]=max(y); %计算最大值及其位置xmax=x(index)%计算最大值对应的x值ymax四、运行结果：五、心得体会：本次试验着重针对代码的改写，通过改写代码以及思考对遗传算法有了一定的了解，跟同学讨论学会了二值域转换为变量域的方法。
人工智能导论学习体会及遗传算法应用
《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展一、《人工智能》课程学习体会1．课程学习历程这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。
课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。
在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。
要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。
掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。
可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。
按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。
即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。
虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。
于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。
最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。
对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。
课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。
通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。
2．课程学习体会与感悟学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。
有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。
很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。
遗传算法学习心得体会
遗传算法学习心得体会引言遗传算法是一种搜索算法，它模仿了生物进化的过程。
它通过模拟自然选择过程，获取最优解决方案。
遗传算法已经成为优化问题中常用的方法之一。
本文将介绍我在学习遗传算法时的心得体会。
遗传算法的基本模型遗传算法的基本模型包含4个步骤，即初始化、选择、交叉、变异。
1.初始化：随机生成一组初始解，也称为种群。
2.选择：根据适应度函数，选择一些个体作为父代。
3.交叉：将父代之间随机交换染色体的一部分，产生一个新的个体。
4.变异：对新个体的某些基因进行修改，以增加解的多样性。
以上步骤依次执行，产生新的种群。
新种群中的个体的适应度一般比前一代的要好。
遗传算法的应用遗传算法已经被广泛应用于各种问题的优化中，比如函数优化、组合优化、旅行商问题等。
在函数优化问题中，遗传算法可以帮助我们找到一个全局最优解，而不是一个局部最优解。
在组合优化问题中，遗传算法可以帮助我们找到最优的组合方案，比如电路布局问题和调度问题。
在旅行商问题中，遗传算法可以帮助我们找到最短的旅行路线。
遗传算法的优化在使用遗传算法解决问题时，我们需要进行一些优化。
第一个优化点是种群大小的选择。
如果种群太小，则可能会陷入局部最优解；如果种群太大，则可能会增加计算复杂度。
因此，我们需要选择一个适当的种群大小，以便在不牺牲算法效率的情况下，获得较好的结果。
第二个优化点是交叉概率和变异概率的选择。
交叉概率决定了父代个体交叉产生新后代的概率，变异概率决定了新后代染色体上基因变异的概率。
如果交叉概率过大，则可能会导致过早收敛；如果交叉概率过小，则可能会导致收敛速度过慢。
如果变异概率过大，则可能会导致搜索过于随意；如果变异概率过小，则可能会导致陷入局部最优解。
因此，我们需要根据问题的特点，选择一个适当的交叉概率和变异概率。
第三个优化点是适应度函数的定义方式。
适应度函数是遗传算法的核心，它反映了每个个体的生存能力。
如果适应度函数定义方式不当，则可能会导致算法收敛速度下降。
遗传算法和启发式算法
遗传算法和启发式算法遗传算法啊，就像是一个在算法世界里玩基因大冒险的小机灵鬼。
它把各种可能的解当作是一群等待进化的小生物，每个解都有着自己独特的基因密码。
这些解就像一群性格各异的小动物，有的一开始就很强大，像是威风凛凛的小狮子，有的则看起来弱不禁风，好似小老鼠。
然后呢，遗传算法就像一个严厉又有点调皮的训练师，让它们通过交叉、变异这些超级酷的操作来不断进化。
就好比是小动物们之间互相交换技能，今天小老鼠可能学会了小狮子的咆哮，明天小狮子说不定也能掌握小老鼠的灵活钻洞术呢。
而启发式算法呢，它更像是一个充满智慧的老顽童。
它不会像那些死板的算法一样，一条道走到黑。
启发式算法就像一个经验丰富的探险家，在茫茫的解空间这个大森林里，靠着自己的直觉和经验，这儿摸摸，那儿看看。
有时候它会突然发现一条看起来不怎么起眼，但实际上是捷径的小道，就像在森林里发现了一条秘密通道，直接通向宝藏。
遗传算法在工作的时候，就像是一场盛大的选秀比赛。
每个解都在舞台上展示自己的优势，希望能够得到评委（也就是适应度函数）的青睐。
那些表现不好的解，就像被淘汰的选手一样，只能灰溜溜地离开舞台。
而留下来的解则继续接受训练，准备下一轮的竞争，那场面，比超级女声的比赛还激烈呢。
启发式算法可就潇洒多了，它像是一个不羁的诗人，跟着灵感走。
它看到一个问题，不会去做那些繁琐的计算，而是突然灵机一动，就像诗人突然来了灵感写出绝妙的诗句一样。
它可能会从一个完全意想不到的角度去看待问题，就像诗人用独特的视角去描绘世界。
有时候啊，遗传算法像是一个勤劳的小蜜蜂，不断地尝试各种组合，从这朵花飞到那朵花（从一个解到另一个解），收集花粉（更好的基因或者解的特征），然后努力酿造出最甜美的蜂蜜（最优解）。
启发式算法则像是一个神奇的魔法师，它轻轻挥动手中的魔法棒（它的启发规则），就能把一个看起来杂乱无章的问题变得井井有条。
它能在看似没有希望的黑暗中，突然点亮一盏明灯，让你一下子就看到了通往答案的道路。
《基于遗传算法-支持向量机的铁路货运量预测》读后感
《基于遗传算法-支持向量机的铁路货运量预测》读后感铁路货运量预测是铁路运输部门一项重要工作。
针对建立精确预测模型的困难, 结合支持向量机与遗传算法(GA-SVM), 提出一种铁路货运量预测新方法。
利用遗传算法确定支持向量机中的训练参数, 以得到优化的支持向量机预测模型, 并利用支持向量机在小样本、非线性中优越的预测性能对铁路货运量进行预测。
根据要求我在中国知网上找到一篇名为《基于遗传算法-支持向量机的铁路货运量预测》文章，仔细阅读后对该文章有了大致了解。
同时对该文提及的概率树评价法有了相应了解。
这篇文章中有三种算法1 支持向量机回归这个算法利用一个非线性函数<将输入样本数据x映射到高维特征空间进行线性回归, 从而将非线性回归问题转化为高维特征空间的线性问题。
利用了结构风险最小化原则, 引入了间隔和核函数的概念, 巧妙地利用原空间的核函数取代高维Hilbert空间的内积运算,避免了复杂计算。
2 构建训练样本集支持向量机( SupportVectorMachine, SVM)是一种基于结构风险最小化原则的学习方法。
该方法以统计学历理论为基础, 在小样本、高维、非线性预测领域有着很好的应用效果。
支持向量机中训练参数的选择对其预测效果有着较大的影响, 对此本文提出遗传-支持向量机(GA- SVM)铁路货运量预测方法,由于采用遗传算法优化支持向量机中训练参数, 从而得到优化的遗传支持向量机铁路货运量预测模型。
昆明市1991~ 2005年铁路货运量数据作为实验数据, 实验结果表明相比于RBF神经网络, 遗传支持向量机预测精度更高, 误差更小, 可以更有效地对铁路货运量进行预测。
3 遗传算法对SVM参数优化支持向量机时序预测精度与其惩罚参数C、损失参数E、核参数R存在一定关系。
因此,须采用优化算法在一定的区域内搜索支持向量机各参数的最优组合, 从而获得具有较强预测性能的支持向量机。
遗传算法( genetic algorithm, GA)是一类借鉴生物界的适者生存进化规律演化而来的一种随机优化搜索方法, 具有很强的全局优化搜索能力。
人工智能导论学习体会及遗传算法应用
人工智能导论学习体会及遗传算法应用
一、学习体会
本次学习了人工智能导论，从中主要学习了人工智能的基本概念、发
展历史、定义、原理、方法及其应用等内容。
在此，我结合学习情况，对
学习内容作出总结如下：
2.人工智能的原理是基于计算机科学和统计学原理，它将大量的数据
通过数据挖掘、模式识别、机器学习、自然语言处理等技术进行分析，最
后获得有用信息，从而支持智能机器的设计，实现智能化。
3.人工智能的方法包括：机器学习、深度学习、自然语言处理、机器
人和传统方法。
其中，机器学习是人工智能的核心，它利用统计学原理和
数学模型来解决实际问题，以达到克服软件开发的复杂性而获得可靠的解
决方案。
4.人工智能的应用领域涉及医学、法律、金融、交通等，可以为公司
提供有效的高精度的商业决策。
如在医学的应用中，人工智能技术可以帮
助医生更准确的诊断症状和分析患者的病情，有助于提高医疗服务的质量。
随着人工智能的发展。
遗传算法总结（#看了就能懂和用系列#）
遗传算法总结（#看了就能懂和⽤系列#）Word害我重写=_=顺便重新整理下思路背景：写论⽂时⽤到遗传算法，花了近⼀周时间，还算理解了算法以及能够进⾏基础的编程实现（保持谦虚）。
说明：具体的实现没敢细讲，主要是原理的⽅法上的介绍（讲解都算不上）。
先说说算法学习，个⼈觉得⾸先需要了解这个算法是拿来⼲嘛的，然后学习它的理论原理，多看懂⼏遍总是好的；结合实际例⼦，接着把算法的每⼀块⼉研究清楚，通篇理解后，⾃⼰试着编程实现，这样学起来感觉也还不错。
关于遗传算法原理：模拟⾃然界优胜劣汰的进化现象，把搜索空间（问题解的组成空间）映射为遗传空间，把可能的解编码成⼀个向量——染⾊体，向量的每个元素称为基因。
通过不断计算各染⾊体的适应值，选择最好的染⾊体，获得最优解。
简单说，就是给你⼀堆⼈⼉（解和种群），让你选择⼀部分基因优良（解的适应度更⾼，⽐如值更⼤）的⼈出来，让他们⽣⼩孩组成后代（选择交叉和变异），把这些后代和之前选出来的⽗代，再⽐较基因优良，再选择，再遗传，这样循环，最后找出⼀个超级英雄（最优解）就达到⽬的了。
这样类似于⼀种⽆⽬的的搜索式寻找最优，不过遗传算法的效率更⾼。
关于原理，知乎上有些通俗好玩的⽂章可以看下：https:///question/23293449关于算法步骤：从原理也可以总结出，主要步骤包括，适应度函数的设计，编码，选择，交叉，变异。
即是说，我们主要能⽤代码实现这些操作，⼀个算法就能基本实现了。
这也算是⾯向对象编程了。
给⼀张流程图：图有点⼤这流程图在整篇⽂字看完后在回来看⼀遍。
（坚持，看完d===(￣▽￣*)b）关于算法术语（偷懒截图）：来源某不知源课件，⼤学资源多先从个体开始，我总是乐意把个体和染⾊体⼀起理解，因为染⾊体就是编码过后的个体，两者本质⼀样，只是表现⽅式不⼀样。
个体就是算法的⼀个解，⽐如⼀个函数在某个区间内，有⽆数个解。
⽽染⾊体，是为了让算法能更好的理解和操作我们的个体，进⾏的编码结果。
遗传算法课程心得体会(2篇)
第1篇一、引言遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，具有强大的全局搜索能力和鲁棒性。
本人在本学期的遗传算法课程中，通过学习遗传算法的基本原理、设计方法和应用实例，对遗传算法有了更深入的理解。
以下是我对遗传算法课程的心得体会。
二、遗传算法的基本原理1. 自然选择：自然界中，生物为了生存和繁衍后代，会进行激烈的竞争。
具有优良基因的个体更容易生存下来，并将这些基因传递给下一代。
遗传算法正是借鉴了这一原理，通过模拟自然选择过程，实现问题的优化。
2. 基因与染色体：在遗传算法中，问题的解被表示为染色体，染色体上的基因代表了解的各个组成部分。
染色体的结构、长度和基因编码方式根据具体问题而定。
3. 适应度函数：适应度函数用于评估染色体的优劣，通常与问题的目标函数相关。
适应度值越高，表示染色体所代表的解越接近最优解。
4. 遗传操作：遗传算法通过交叉、变异和选择等遗传操作，不断优化染色体种群，最终得到满意解。
交叉操作模拟生物的繁殖过程，变异操作增加种群的多样性，选择操作淘汰劣质基因。
三、遗传算法的设计方法1. 编码：将问题的解表示为染色体，需要考虑染色体的结构、长度和基因编码方式。
编码方式有多种，如二进制编码、实数编码等。
2. 初始种群：随机生成一定数量的染色体，构成初始种群。
种群规模的大小和初始种群的分布对算法性能有重要影响。
3. 适应度函数设计：根据问题目标函数，设计适应度函数，确保适应度值与解的优劣程度一致。
4. 遗传操作设计：交叉、变异和选择是遗传算法的核心操作。
根据问题特点，设计合适的交叉、变异和选择策略。
5. 终止条件：设定算法的终止条件，如达到最大迭代次数、适应度值达到阈值等。
四、遗传算法的应用实例1. 调度问题：遗传算法可以应用于生产调度、任务分配等问题。
通过优化染色体种群，找到最优的生产调度方案。
2. 车间布局问题：遗传算法可以用于车间布局优化，降低生产成本，提高生产效率。
3. 图像处理：遗传算法可以应用于图像处理领域，如图像分割、图像压缩等。
遗传算法之我见
随机化均匀设计遗传算法摘要：众所周知，遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术，其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向．以此结论为基础．利用随机化均匀设计的理论和方法，对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计，给出了一个新的GA算法，称之为随机化均匀设计遗传算法．最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解函数优化问题，并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较．通过模拟比较，可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度，而且避免了其它方法常有的早期收敛现象。
关键词：遗传算法(GA) 佳点集理论佳点集遗传算法(GGA) 随机化均匀设计(RUD) 随机化均匀设计遗传算引言20世纪60年代，美国Michigan大学的John Holland教授提出了模拟生物进化的仿生智能算法，即遗传算法(Genetic Algorithms，GA)．其基本原理是模仿生物在进化过程中，通过选择淘汰基因突变和遗传等方式产生适应环境变化的优良个体．遗传算法以其简单易行性和可靠性，在组合优化问题，机器学习问题，图像处理与模式识别，通信网络设计等很多领域取得了广泛的应用．遗传算法通过适当的编码方式把实际问题转化成生物种群的进化问题，经过多代的选择，变异，交叉操作最终得到可接受的问题的解．算法中“选择，变异，交叉”等操作直接关系遗传算法的效率，一直是遗传算法的研究热点．文献[1]根据算法初期需要采用较大的交叉，变异概率来产生更多的新优秀个体；算法后期，则需采用较小的交叉，变异概率来保护优良模式，使算法尽快收敛．提出了自适应遗传算法，由条件发生器来自适应调整交叉变异概率，提高算法的效率．文献[2]为了改善遗传搜索性能，通过分析基因池遗传算法的无限种群动力系统，刻画了双峰函数局部极值解的适值差与系统不动点之间的解析关系，提出了针对多模态优化问题的两阶段遗传算法．文献[3]提出了一种结合模拟退火，最优个体迁移以及参数空间动态退化的混合遗传算法，来加快算法的收敛和提高搜索全局最优值的能力．文献[4]提出了量子遗传算法，在量子个体上实施量子杂交，这一操作有利于保留相对较好的基因段，并且为了加快算法的收敛速度，还引入了两阶段局部搜索.文献[5]指出遗传算法的本质是一个具有定向制导的随机搜索技术，其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向．而在高适应度模式为祖先的“家族”中寻找更高的适应度模式主要靠交叉操作来实现．1.遗传算法交叉操作分析通常GA算法中的交叉操作，是按赌轮法随机取两个染色体进行单点交叉操作(或多点交叉)，其子孙必属于父辈模式中，所以GA算法中的交叉操作即在以高适应度模式为祖先的“家族”中取一点作为交叉后的后代．这种取法当然有其片面性，并不能保证取到的后代的适应度比母体的高．由数论方法知：在高适应度模式空间中产生的均匀散布点集，它们的平均适应度能代表高适应度模式空间的平均适应度．也就是说，这些点能很好的代表高适应度模式空间的其他点，即要求此空间中的最优值，只要在这些点中找即可．故有研究者提出在以高适应度模式为祖先的“家族”中利用正交试验的方法求出几点来作为交叉后的后代，这是一个好主意，不过当因素的个数和等级增多时，不但试验的规模迅速增加，而且对应的试验正交表也很难得到，这些问题给正交交叉法的运用带来一定的困难．张铃提出了佳点集遗传算法，即利用数论中的佳点集方法求出几点来作为交叉后的后代，这可使其精度与维数无关，且这些点有很好的散布性，克服了用正交设计法的不足．但是，佳点集的选取在n取定后是确定的，且佳点集分布点有方向性，不带随机性，所以很多格子是取不到的，其上的点也就不能作为交叉后的后代了，这将影响算法的整体搜索效果．为了克服上述不足，本文提出了随机化均匀设计遗传算法，利用随机化均匀设计来设计一个新的交叉算法，提高GA的效率．实验证明不管在求解精度上还是在求解速度上，随机化均匀设计遗传算法不仅优于GA，也优于佳点集遗传算法．2.佳点集遗传算法设在传统的GA算法基础上,在进行过复制后,对池中的元素按赌轮法选择两个元素A1,A2进行佳点交叉操作不妨设A1与A2的前t个分量不同, 后L-t个分量相同由A1与A2进行交叉(不管是单点交叉或是多点交叉),其子孙必属于H,于是要在“高适应度模式为祖先的家族方向”上搜索出更好的样本,就是要在H中搜索出更好的样本来.现在我们要在H 上利用佳点集方法求出好样本来, 其方法是:将H 的前t 个分量看成一个t 维的立方体(仍记为H ),然后在H 上求佳点集.或将H 的每d 个分量分成一组(不妨设共分成s组),每组表示一个实数,于是s个组就表示s 个实数, 这样就将H 变换成一个s 维的实空间, 可将其归一化变换成一个s维的单位立方体, 然后在其上求佳点集.如(1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1)是12维二进制单位立方体中的一点, 我们可以将它化成三维的实值空间的点(每4个分量合成一个实数) (1100,1010,1101)=(12,10,13);再将它归一化, 得点(12/16,10/16,13/16)=(3/4,5/8,13/16),即为实单位立方体中的一点,t维的单位立方体. 取定后,下面就是如何取佳点集的问题:在t 维空间中取佳点的方法如下:在t维空间H 中作含n个点的佳点集(当H是二进制立方体时)其中p是满足p >=2t+ 3的最小素数,或{a}表示a 的小数部分.令交叉后产生的n 个后代中第k 个染色体,其中：其中〈a 〉表示, 若a 的小数部分小于0.5, 则〈a 〉= 0;否则〈a 〉= 1 这样在其“家族”中产生出n 个后代, 取其中适应值最大者(或最大的几个) , 作为交叉后的后代，上述的交叉操作, 称为佳点集交叉操作。
遗传算法学习心得体会
遗传算法学习心得体会篇一：遗传算法学习心得基本概念遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
GA的组成:（1）编码（产生初始种群）（2）适应度函数（3）遗传算子（选择、交叉、变异）（4）运行参数编码基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。
基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。
常见的编码方式有：（1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题）如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体)（2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题）如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。
（3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示）如,问题：给定了很多组输入和输出。
请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。
编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。
（4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题）在值编码中，每个基因就是一串取值。
这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。
适应度函数遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。
适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。
如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。
遗传算子——选择遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。
遗传算法总结
遗传算法总结简介遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化过程中的遗传机制和自然选择原理的优化方法。
它模拟了自然界的进化过程，通过对问题空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化解的过程。
遗传算法被广泛应用于解决各种优化、搜索和机器学习问题。
基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题空间中的最优解。
其主要步骤包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和确定终止条件等。
1.初始化种群：遗传算法的第一步是生成一个初始种群，其中每个个体代表一个可能的解。
个体的编码可以使用二进制、整数或实数等形式，具体根据问题的特点而定。
2.选择操作：选择操作通过根据适应度函数对种群中的个体进行评估和排序，选择较优的个体作为下一代种群的父代。
通常采用轮盘赌选择、竞争选择等方法来进行选择。
3.交叉操作：交叉操作模拟了生物遗传中的交配过程。
从父代个体中选择一对个体，通过交叉染色体的某个位置，生成下一代个体。
交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式进行。
4.变异操作：变异操作引入了种群中的一定程度的随机性，通过改变个体的染色体或基因，以增加种群的多样性。
变异操作可以是位变异、部分反转、插入删除等方式进行。
5.确定终止条件：遗传算法会循环执行选择、交叉和变异操作，直到满足一定的终止条件。
常见的终止条件有达到最大迭代次数、找到最优解或达到计算时间限制等。
优点和局限性优点•遗传算法可以在大规模问题空间中进行全局搜索，不受问题的线性性和连续性限制。
它适用于解决多目标和多约束问题。
•遗传算法具有自适应性和学习能力，通过不断的进化和优胜劣汰过程，可以逐步收敛到最优解。
•遗传算法易于实现和理解，可以直观地表示问题和解决方案。
局限性•遗传算法需要选择合适的编码方式和适应度函数，以及调整交叉和变异的概率等参数。
这些参数的选择对算法的性能和结果有较大影响，需要经验和调整。
人工智能算法实训课程学习总结遗传算法在优化问题中的应用实践
人工智能算法实训课程学习总结遗传算法在优化问题中的应用实践人工智能算法实训课程学习总结：在人工智能领域中，算法是至关重要的工具，能够帮助解决各种复杂的问题。
而在人工智能算法实训课程中，我学习到了很多不同类型的算法，并深入了解了其中一种算法——遗传算法在优化问题中的应用实践。
本文将对我在学习过程中的体验和理解进行总结。
首先，遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过在候选解之间模拟遗传操作，不断地进化和改进当前最优解，以寻找问题的最佳解决方案。
遗传算法的应用非常广泛，包括旅行商问题、背包问题、机器学习中的参数优化等。
在实训课程中，我们学习了遗传算法的基本原理和操作过程。
首先，我们需要定义适应度函数，来度量每个候选解的优劣程度。
适应度函数通常根据问题的特点而定，可以是最大化或最小化的函数。
接下来，在遗传算法的运行过程中，我们应用了一些基本的遗传操作，如选择、交叉和变异。
选择操作通过选取适应度较高的个体作为父代，保留优秀的基因，以提高下一代的品质。
而交叉和变异则是模拟基因的组合与变异过程，使得种群能够具备更好的探索和搜索能力。
除了基本的遗传操作，我们还学习了进化策略、多目标优化等高级的遗传算法变体。
进化策略是一种通过调整参数来实现更精确的优化结果的方法。
而多目标优化则是在解决多个目标的情况下，如何通过适应度函数和遗传操作来找到一组最优解。
在实践环节中，我们运用遗传算法解决了多个优化问题。
其中一个例子是旅行商问题，即在给定一系列城市之间的距离，如何找到一条最短路径，使得旅行商能够经过每个城市一次并最终回到起点。
通过定义适应度函数以及选择、交叉、变异等遗传操作，我们成功地找到了不同规模下的最优解。
另一个例子是背包问题，即在给定一些物品的重量和价值，如何在背包容量有限的情况下，选择物品放入背包，使得背包中的物品总价值最大。
我们将每个物品看作一个基因，通过遗传操作逐步优化选择的物品组合，从而找到最佳解决方案。
《人工免疫遗传算法》观后感
《人工免疫遗传算法》观后感我们学校组织看了一场讲座，主要内容就是《人工免疫遗传算法》。
讲座中提到了一个有趣的例子：植物中存在一些物质，能够自动识别两个不同的 DNA 片段并使它们相互交换位置。
举例来说，它可以把红色的基因转移给白色叶子，让其变成紫色。
也就是说，你只需要简单地控制那里面一小块 RNA（通常情况下是 T- RNA），该 RNA 就会根据外界环境中 DNA 碱基序列的改变而发生特定的行为。
举个例子吧，一株受过基因修饰的苹果树或者梨树，如果被种入非洲大草原，即使它本身没有任何基因改造的痕迹，仍然会长出蓝绿色的叶子；反之亦然。
这样的话，只需要进行几次的基因操作就可以培育出一个杂交品种，这正是免疫系统具备的功能——在环境改变时选择合适的DNA 序列去应对，从而使种群繁衍下去。
我想这节课所谈及的“免疫”大概指的就是这种“自动识别与修复功能”吧。
当然，对于这种“功能”的产生，我们也做了一些研究，希望用科学技术来解释它，但事实上还无法精确地预测这类“机器”将如何响应环境刺激、如何运作。
我觉得这种理论和方法是很好的，但现实却往往比较骨感。
比如太空育种技术，早期只是为了增加粮食总产量，最近十年才逐渐开始关注高产优质等特性，目前也尚未形成较成熟的体系，因此一旦遇到意料之外的突发事件，其种植数量必然是供不应求。
更不用说将生命力顽强、抗病虫害等高价值特性与商业化相结合，否则不仅将严重影响农民的积极性，也违背了可持续发展的社会核心理念。
这次公开的例子是人类活动引起的气候变化，若放在这个范畴下来讨论问题，问题就会显得棘手许多。
目前还缺乏分析这类问题的准确数据，这不禁让我联想到“专利制度”，也是由于数据掌握不充足而带来的局限性，导致创新产业少有真正落地项目。
听完课后，我仔细回忆着自己平时接触到的资源。
有一天我拿着两盆不同花卉走在路上，一棵粉色蔷薇不停的长出藤蔓，似乎像电视剧里经典的植物进化梗，另一颗土豆却直愣愣的杵在那儿，还很久都没长出嫩芽…我意识到这些植物各自的生态习性决定了它们拥有各异的抵御风险的能力，我甚至萌生了找来纸笔记录植物的名字，回家后帮助小伙伴认清它们的特点。
讨论遗传算法在优化问题求解上所表现出来优越性
讨论遗传算法在优化问题求解上所表现出来优越性遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模仿生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等遗传操作，以逐代优化的方式，寻求问题的最优解。
遗传算法在优化问题求解上表现出卓越的性能，被广泛应用于工程、经济、社会科学等领域。
首先，遗传算法具有全局搜索能力。
传统的优化算法往往容易陷入局部最优解，而无法发现全局最优解。
而遗传算法通过不断的随机搜索和逐代进化，能够克服局部最优问题，具备全局搜索能力。
在寻求最优解的问题中，遗传算法能够有效地探索搜索空间，并快速找到全局最优解，提高了求解效率。
其次，遗传算法具有自适应性。
遗传算法中的基因表示问题的解，在交叉和变异的过程中，能够根据问题的特点进行自适应调整。
通过适应度函数将每个个体与问题的要求进行评估，能够自动选择适应度高的个体，并倾向于保留这些特征更好的个体。
这种自适应性能够有效地加速算法的收敛速度，并提高求解质量。
此外，遗传算法具有并行计算能力。
在求解复杂问题时，遗传算法可以通过并行计算的方式加速问题的求解过程。
通过将种群数量进行增加，或者采用分布式计算方式，使得每个个体的适应度评估和交叉变异操作能够并行执行。
这样一来，遗传算法在较短的时间内就能够得到更好的解决方案。
此外，遗传算法具有较好的鲁棒性。
在一些复杂的优化问题中，问题的搜索空间可能存在很多局部最优解或者存在约束条件，而传统的优化算法可能因为受限于优化方法的选择而无法很好地处理这些问题。
而遗传算法可以通过随机搜索的方式，在大范围的搜索空间中进行多次迭代，能够克服这些约束条件，并找到问题的最优解，具备较好的鲁棒性。
另外，遗传算法还具有良好的可解释性。
在求解优化问题时，遗传算法不仅可以获得最优解，同时也能够提供一种可行的解释方式。
每一个个体都可以被看作是对问题的一个解释或者选择。
通过对个体的基因编码进行解码，可以将其转化为实际的可行解，从而提供了问题的一个解释和选择的方案。
遗传算法课程心得体会
遗传算法课程心得体会篇一：遗传算法实验报告江南大学物联网工程学院实验报告课程名称人工智能实验名称遗传算法实验日期 20XX-4-10 班级计科1305姓名游思睿学号 1030413529 实验报告要求1．实验名称 2．实验要求 3．实验环境 4．实验步骤 5．实验体会一、实验目的：基本了解遗传算法的原理和具体程序实现。
二、实验内容：利用遗传算法计算二元函数的最大值个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量 x1, x2 编码为一种符号串。
本题中，用无符号二进制整数来表示。
因 x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
例如，基因型 X＝101110 所对应的表现型是：x＝[ 5，6 ]。
个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。
初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。
本例中，群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。
如：011101，101011，011100，111001适应度汁算遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。
本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体的适应度。
选择运算选择运算把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。
一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。
本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。
其具体操作过程是：先计算出群体中所有个体的适应度的总和 ?fi ;其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / ?fi ，它即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率。
每个概率值组成一个区域，全部概率值之和为1；最后再产生一个0到1之间的随机数，依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
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遗传算法学习心得体会篇一：遗传算法学习心得基本概念遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
GA的组成:（1）编码（产生初始种群）（2）适应度函数（3）遗传算子（选择、交叉、变异）（4）运行参数编码基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。
基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。
常见的编码方式有：（1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题）如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体)（2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题）如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。
（3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示）如,问题：给定了很多组输入和输出。
请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。
编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。
（4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题）在值编码中，每个基因就是一串取值。
这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。
适应度函数遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。
适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。
如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。
遗传算子——选择遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。
选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。
SGA（基本遗传算法）中采用轮盘赌选择方法。
轮盘赌选择又称比例选择算子，基本思想：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。
设群体大小为n ，个体i 的适应度为 Fi，则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为：遗传算子——交叉所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。
交叉运算在GA中起关键作用，是产生新个体的主要方法。
1. 单交叉点法（用于二进制编码）选择一个交叉点,子代在交叉点前面的基因从一个父代基因那里得到,后面的部分从另外一个父代基因那里得到。
如：交叉前：00000|0111000000001000011100|00000111111000101交叉后：00000|0000011111100010111100|011100000000100002. 双交叉点法（用于二进制编码）选择两个交叉点,子代基因在两个交叉点间部分来自一个父代基因,其余部分来自于另外一个父代基因.如：交叉前：01 |0010| 1111 |0111| 01交叉后：11 |0010| 0101 |0111| 113. 基于“与/或”交叉法（用于二进制编码）对父代按位"与”逻辑运算产生一子代A;按位”或”逻辑运算产生另一子代B。
该交叉策略在解背包问题中效果较好 .如：交叉前：0100101111011101交叉后：01001001110111114. 单交叉点法（用于互换编码）选择一个交叉点，子代的从初始位置出发的部分从一个基因复制，然后在另一个基因中扫描，如果某个位点在子代中没有，就把它添加进去。
如：交叉前：87213 | 0954698356 | 71420交叉后：87213 | 9564098356 | 721045. 部分匹配交叉（PMX）法（用于互换编码）先随机产生两个交叉点，定义这两点间的区域为匹配区域，并用交换两个父代的匹配区域。
父代A：872 | 130 | 9546父代B：983 | 567 | 1420 变为：TEMP A: 872 | 567 | 9546TEMP B: 983 | 130 | 1420对于 TEMP A、TEMP Ｂ中匹配区域以外出现的数码重复，要依据匹配区域内的位置逐一进行替换。
匹配关系：1５３６７０子代Ａ：802 | 567 | 9143子代Ｂ：986 | 130 | 54276. 顺序交叉法(OX) （用于互换编码）从父代Ａ随机选一个编码子串，放到子代Ａ的对应位置；子代Ａ空余的位置从父代Ｂ中按Ｂ的顺序选取（与己有编码不重复）。
同理可得子代Ｂ。
父代A: 872 | 139 | 0546父代B: 983 | 567 | 1420交叉后：子代A: 856 | 139 | 7420子代B: 821 | 567 | 39047. 循环交叉（CX）法（用于互换编码）CX同OX交叉都是从一个亲代中取一些城市，而其它城市来自另外一个亲代，但是二者不同之处在于：OX中来自第一个亲代的编码子串是随机产生的，而CX却不是，它是根据两个双亲相应位置的编码而确定的。
父代Ａ：1 2 3 4 5 6 7 8 9| || | |父代Ａ：5 4 6 9 2 3 7 8 1可得循环基因：1->5->2->4->9->1用循环的基因构成子代Ａ，顺序与父代Ａ一样1 24 5 9用父代Ｂ剩余的基因填满子代Ａ：1 2 6 4 5 3 7 8 9子代Ｂ的编码同理。
（循环基因 5->1->9->4->2->5）遗传算子——变异变异是指依据变异概率将个体编码串中的某些基因值用其它基因值来替换，从而形成一个新的个体。
GA中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了GA的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。
交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
注：变异概率Pm不能太小，这样降低全局搜索能力；也不能太大，Pm > ，这时GA退化为随机搜索。
篇二：遗传算法学习心得体会遗传算法概念遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，它借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。
其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它既能在搜索中自动获取和积累有关空间知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解遗传算法操作使用适者生存的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近视最优方案。
在遗传算法的每一代中，根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，产生一个新的近视解。
这个过程导致种群中个体的进化，得到的新个体比原个体更适应环境，就像自然界中的改造一样。
应用遗传算法在人工智能的众多领域具有广泛应用。
例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如tsp、背包问题）、函数的最大值以及图像处理和信号处理等等。
遗传算法多用应与复杂函数的优化问题中。
原理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，从任一初始种群出发，通过随机选择、交叉、变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进行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合环境的个体求得问题的最优解。
算法流程 1. 编码：解空间中的解数据x，作为作为遗传算法的表现型形式。
从表现型到基本型的映射称为编码。
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本型串结构数据，这些串结构数据的不同的组合就构成了不同的点。
2. 初始种群的形成：随机产生n个初始串数据，每个串数据称为一个个体，n个串数据构成了一个群体。
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t0;设置最大进行代数t；随机生成m个个体作为初始群体p(0)。
3. 适应度检测：适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,适应度函数就是对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度。
根据具体问题计算p(t)的适应度。
4. 选择：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。
5. 交叉：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。
6. 变异：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)。
7. 终止条件判断:若t 下几种：适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法。
其中轮盘赌选择法是最简单也是最常用的选择方法。
在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。
设群体大小为n，其中个体i的适应度为，则i 被选择的概率，为遗传算法2、交叉：在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。
同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。
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。
通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。
交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。
根据编码表示方法的不同，可以有以下的算法：b)二进制交叉（binary valued crossover）1)单点交叉（single-point crossover）2)多点交叉（multiple-point crossover）3)均匀交叉（uniform crossover）4)洗牌交叉（shuffle crossover）5)缩小代理交叉（crossover with reduced surrogate）。
3、变异变异算子的基本内容是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
依据个体编码表示方法的不同，可以有以下的算法： a)实值变异b)二进制变异。
一般来说，变异算子操作的基本步骤如下： a)对群中所有个体以事先设定的编译概率判断是否进行变异b)对进行变异的个体随机选择变异位进行变异。
例：简单一元函数优化求下面函数的最大值：f(x)=xsin(10*pi*x)+, -1 figure(1);fplot(variable.*sin(10*pi*variable)+,[-1,2]);%画出函数曲线%定义遗传算法参数nind=40; %个体数目(number of individuals) maxgen=25;%最大遗传代数(maximum number of generations) preci=20; %变量的二进制位数(precision of variables) ggap=; %代沟(generation gap)trace=zeros(2, maxgen); %寻优结果的初始值fieldd=[20;-1;2;1;0;1;1];%区域描述器(build field descriptor) chrom=crtbp(nind, preci);%初始种群gen=0; %代计数器variable=bs2rv(chrom, fieldd); %计算初始种群的十进制转换objv=variable.*sin(10*pi*variable)+;%计算目标函数值 while gen fitnv=ranking(-objv); %分配适应度值(assign fitness values)selch=select(sus, chrom, fitnv, ggap); %选择selch=mut(selch); %变异variable=bs2rv(selch, fieldd);%子代个体的十进制转换objvsel=variable.*sin(10*pi*variable)+;%计算子代的目标函数值[chrom objv]=reins(chrom, selch, 1, 1, objv, objvsel); %重插入子代的新种群 variable=bs2rv(chrom, fieldd);gen=gen+1; %代计数器增加%输出最优解及其序号，并在目标函数图像中标出，y为最优解,i为种群的序号[y, i]=max(objv);hold on;plot(variable(i), y, bo);trace(1, gen)=max(objv); %遗传算法性能跟踪trace(2,gen)=sum(objv)/length(objv);endvariable=bs2rv(chrom, fieldd);%最优个体的十进制转hold on, grid;plot(variable,objv,b*);figure(2);plot(trace(1,:));hold on;plot(trace(2,:),-.);gridlegend(解的变化,种群均值的变化)篇二：遗传算法学习心得基本概念遗传算法(genetic algorithms, ga)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。