遗传算法流程图
遗传算法遗传算法
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲 目地穷举或完全随机搜索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不 要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解 析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的 优化。
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
Pm：变异概率，一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面：
1
（1）遗传：这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交 给子代，子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征，物种才能稳定存在。
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（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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遗传算法
1.3 遗传算法与传统方法的比较
传统算法 起始于单个点 遗传算法 起始于群体
改善 （问题特有的）
否
改善 （独立于问题的） 否
终止？
终止？ 是 结束
是
结束
1.3.1遗传算法与启发式算法的比较
启发式算法是通过寻求一种能产生可行解的启发式规则，找到问 题的一个最优解或近似最优解。该方法求解问题的效率较高，但是具有 唯一性，不具有通用性，对每个所求问题必须找出其规则。但遗传算法 采用的是不是确定性规则，而是强调利用概率转换规则来引导搜索过程。
1.2 遗传算法的特点
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制 的随机搜索法。它与传统的算法不同，大多数古典的优化算 法是基于一个单一的度量函数的梯度或较高次统计，以产生 一个确定性的试验解序列；遗传算法不依赖于梯度信息，而 是通过模拟自然进化过程来搜索最优解，它利用某种编码技 术，作用于称为染色体的数字串，模拟由这些串组成的群体 的进化过程。
1.2.2 遗传算法的缺点
（1）编码不规范及编码存在表示的不准确性。 （2）单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示 出来。考虑约束的一个方法就是对不可行解采用阈值，这样， 计算的时间必然增加。 （3）遗传算法通常的效率比其他传统的优化方法低。 （4）遗传算法容易出现过早收敛。 （5）遗传算法对算法的精度、可信度、计算复杂性等方面， 还没有有效的定量分析方法。
上述遗传算法的计算过程可用下图表示。
遗传算法流程图
目前，遗传算法的终止条件的主要判据有 以下几种：
• 1） 判别遗传算法进化代数是否达到预定的最大代数； • 2） 判别遗传搜索是否已找到某个较优的染色体； • 3） 判别各染色体的适应度函数值是否已趋于稳定、再上升 否等。
遗传算法总结
遗传算法总结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（如通信⽹络设计、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t 0;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。
遗传算法的实例ppt课件.ppt
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法的手工模拟计算示例
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：
个体
A
B
C
D
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
步骤三：交叉
• 选中的优势个体进行交叉 ----- 由父个体生成子个体
相同的两个父个体生成相同的两个子个体
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
• 程序结束时，最优个体即为所求解 • 程序结束的判定
根据循环次数 根据最大适应度 根据种群中相同个体数与总个体数的比值
病 原 体 侵 入 机体， 消弱机 体防御 机能， 破坏机 体内环 境的相 对稳定 性，且 在一定 部位生 长繁殖 ，引起 不同程 度的病 理生理 过程
遗传算法各步骤的评价
• 选择 --- 优胜劣汰
011101 111001 101011 111001
配对情况 交叉点位置
1-2
1-2：2
3-4
3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
变异点 变异结果
4 011101 5 111111 2 111001 6 111010
子代群体p(1) x1 x2
遗传算法流程图
遗传算法流程图遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物遗传的过程来寻找最优解。
下面是遗传算法的流程图：1. 初始化群体：设定问题的适应度函数，定义染色体编码方式，并随机生成初始种群。
2. 评估适应度：根据设定的适应度函数，对每个个体进行评估，并计算适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值，使用选择算子选择一定数量的个体作为父代。
4. 交叉操作：对选择出的父代，使用交叉算子进行交叉操作，生成新的子代。
5. 变异操作：对交叉产生的子代，使用变异算子进行变异操作，生成新的子代。
6. 更新种群：根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。
7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到指定的迭代次数或找到最优解。
8. 返回最优解：如果满足终止条件，则返回找到的最优解；否则，返回第3步。
遗传算法的核心思想是通过模拟自然选择、遗传和变异的过程，从大量的可能解空间中寻找到最优解。
下面详细介绍遗传算法的流程：首先，需要定义问题的适应度函数，即问题的目标函数。
适应度函数用于评估染色体的好坏程度，从而进行选择操作。
适应度函数越好的个体，被选中的概率越高。
然后，通过染色体编码方式，将问题的解表示为染色体。
染色体可以是二进制编码、整数编码或实数编码，具体根据问题的特点进行选择。
接下来，初始化种群，即随机生成一定数量的初始个体。
种群中的每个个体都表示一个可能解。
然后，对每个个体计算适应度值，并根据适应度值进行选择操作。
选择操作根据设定的选择算子，选择一定数量的个体作为父代。
通常使用轮盘赌选择或锦标赛选择来进行选择操作。
对选择出的父代，进行交叉操作。
交叉操作通过交换染色体的部分基因片段，生成新的子代。
交叉操作有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等形式。
接着，对交叉产生的子代进行变异操作。
变异操作通过改变个体染色体中的一些基因值，引入一定的随机性。
再次，根据选择、交叉和变异的结果，更新种群中的个体。
python如何实现遗传算法
python如何实现遗传算法1、基本概念遗传算法（GA）是最早由美国Holland教授提出的⼀种基于⾃然界的“适者⽣存，优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。
该法则很好地诠释了⽣物进化的⾃然选择过程。
遗传算法也是借鉴该基本法则，通过基于种群的思想，将问题的解通过编码的⽅式转化为种群中的个体，并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算⼦模拟⽣物的进化过程，然后利⽤“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成⼦种群，然后让⼦种群重复类似的进化过程，直到找到问题的最优解或者到达⼀定的进化（运算）时间。
基因：在GA算法中，基因代表了具体问题解的⼀个决策变量，问题解和染⾊体中基因的对应关系如下所⽰：种群：多个个体即组成⼀个种群。
GA算法中，⼀个问题的多组解即构成了问题的解的种群。
2、主要步骤GA算法的基本步骤如下：Step 1. 种群初始化。
选择⼀种编码⽅案然后在解空间内通过随机⽣成的⽅式初始化⼀定数量的个体构成GA的种群。
Step 2. 评估种群。
利⽤启发式算法对种群中的个体（矩形件的排⼊顺序）⽣成排样图并依此计算个体的适应函数值（利⽤率），然后保存当前种群中的最优个体作为搜索到的最优解。
Step 3. 选择操作。
根据种群中个体的适应度的⼤⼩，通过轮盘赌或者期望值⽅法，将适应度⾼的个体从当前种群中选择出来。
Step 4. 交叉操作。
将上⼀步骤选择的个体，⽤⼀定的概率阀值Pc控制是否利⽤单点交叉、多点交叉或者其他交叉⽅式⽣成新的交叉个体。
Step 5. 变异操作。
⽤⼀定的概率阀值Pm控制是否对个体的部分基因执⾏单点变异或多点变异。
Step 6. 终⽌判断。
若满⾜终⽌条件，则终⽌算法，否则返回Step 2。
流程图如下所⽰：3、主要操作介绍3.1 种群初始化种群的初始化和具体的问题有关。
⽐如⼀个问题有n个决策变量{x1,x2,…,xn}。
每个决策变量有取值范围:下界{L1,L2,…,Ln}和上界{U1,U2,…,Un}，则种群中个体的初始化即随机地在决策变量的取值范围内⽣成各个决策变量的值：Xj={x1,x2,...,xn}，其中xi属于范围(Li，Ui)内。
遗传算法简介及sga流程【精品毕业设计】(完整版)
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。
遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。
它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论，通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。
遗传算法作为一种全局优化方法，提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对优化函数的要求很低并且对不同种类的问题具有很强的鲁棒性，所以广泛应用于计算机科学、工程技术和社会科学等领域。
John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，我们称之为标准遗传算法。
标准遗传算法流程如下：1）初始化遗传算法的群体，包括初始种群的产生以及对个体的编码。
2）计算种群中每个个体的适应度，个体的适应度反映了其优劣程度。
3）通过选择操作选出一些个体，这些个体就是母代个体，用来繁殖子代。
4）选出的母代个体两两配对，按照一定的交叉概率来进行交叉，产生子代个体。
5）按照一定的变异概率，对产生的子代个体进行变异操作。
6）将完成交叉、变异操作的子代个体，替代种群中某些个体，达到更新种群的目的。
7）再次计算种群的适应度，找出当前的最优个体。
8）判断是否满足终止条件，不满足则返回第3）步继续迭代，满足则退出迭代过程，第7）步中得到的当前最优个体，通过解码，就作为本次算法的近似最优解。
早熟收敛：一般称之为“早熟”，是遗传算法中的一种现象。
指在遗传算法早期，在种群中出现了超级个体，该个体的适应值大大超过当前种群的平均个体适应值。
从而使得该个体很快在种群中占有绝对的比例，种群的多样性迅速降低，群体进化能力基本丧失，从而使得算法较早收敛于局部最优解的现象。
早熟收敛的本质特征是指群体中的各个个体非常相似，群体的多样性急剧减少，当前群体缺乏有效等位基因（最优解位串上的等位基因），在遗传算子作用下不能生成高阶竞争模式。
遗传算法
2. 遗传算法在电磁优化中的应用
在电磁场工程中，许多电磁优化问题的目标 函数往往是高度非线性的、多极值的、不可 微分的和多参数的。同时，这些目标函数的 计算成本往往很高。在这些复杂电磁问题的 优化设计中，高效的优化算法对于实现高性 价比的设计具有举足轻重的作用。
例 用GPS/铱星系统的圆极化弯钩天线。 全球定位系统（GPS）的工作频率有两个，一个是 1575.4MHz,另一个是1227.6MHz，信号采用圆极化 方式传输。铱星系统也采用圆极化方式传输，其工 作频带1225~1630MHz。 为了使天线同时接收GPS/铱星两个系统的信号，天 线的工作频带应该为1225~1630MHz，采用圆极化 工作方式，在相对于水平面大于5°的准半球空间 具有均匀的辐射方向图。下图为一个弯钩天线，它 有7段直导线串联而成，整个天线被限定在边长为 0.5λmax 的立方体空间内。通过遗传算法，调节7个 连接点的坐标，可以得到满足设计要求的最佳弯钩 天线结构。在优化过程中，价值函数取为
2 杂交策略 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杂交算子。对于 占主流地位的二值编码而言，各种杂交算子都包括两个基本 内容：①从由选择操作形成的配对库中，对个体两两配对， 按预先设定的杂交概率来决定每对是否需要进行杂交操作； ②设定配对个体的杂交点，并对这些点前后的配对个体的部 分结构进行相互交换。 就配对的方式来看，可分为随机配对和确定式配对。 3 变异策略 变异算子的基本内容是对群体中个体串的某些基因座上的基 因值作变动。就二值码串而言，变异操作就是把某些基因座 上的基因值取反，即1→0或0→1.
5.杂交操作：遗传算子（有性重组）可以产 生新的个体，从而检测搜索空间的新点。简 单的杂交可分2步进行：随机配对，交换杂交 点后的基因信息。
遗传算法介绍及应用
遗传算法的介绍及应用目录1遗传算法介绍 (2)1.1遗传算法的产生和发展 (2)1.2 遗传算法的基本求解步骤 (2)1.2.1 编码 (2)1.2.2初始化： (3)1.2.3估计适应度： (3)1.2.4再生(选择): (3)1.2.5 交叉: (3)1.2.6 变异： (3)1.2.7 重复： (3)2 遗传算法的应用例子 (4)2.1 编码 (4)2.2 初始化 (4)2.3 计算适应度 (5)2.4 再生（选择） (5)2.5 交叉 (5)2.6 变异 (6)3 遗传算法解决TSP的例子 (7)3.1 TSP 问题描述 (7)3.2 遗传算法用于TSP 问题 (8)3.2.1 编码表示 (8)3.2.2 初始化群体和适应度函数及其终止条件的设定 (8)3.2.3 选择算子 (9)3.2.4 交叉算子 (9)3.2.5 变异算子 (10)3.2.6 TSP问题的总结 (10)1遗传算法介绍遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法，它是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。
基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代，通过优胜劣汰的自然选择，适应值高的基因结构就保存下来。
遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的。
1.1遗传算法的产生和发展50 年代末60 年代初，生物学家Fraser 试图通过计算的方法来模拟生物界"遗传与选择"的进化过程，这便是GA 的雏形。
受此启发，Holland 教授认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。
1967 年Bagley 在其博士论文中首次提出了"遗传算法"这一术语。
1975 年，Holland 出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。
该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理-模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。
遗传算法基础
比例选择法（轮盘赌）
• 基本思想
各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比。 设群体大小为 M，个体 i 的适应度大小为F ( xi ) ，则 个体 i 被选中的概率为
Pi =
F ( xi )
∑ F (x )
i =1 i
M
比例选择法（轮盘赌）
• 具体步骤 1）计算各基因适应度值和选择概率 Pi 2）累计所有基因选择概率值，记录中间累 加值S - mid 和最后累加值 sum = ∑ Pi 3）产生一个随机数 N，0〈 N 〈 1 4）选择对应中间累加值S - mid 的基因进 入交换集 5）重复（3）和（4），直到获得足够的基 因。
t i
t i i
n
模式定理
• 选择算子的作用
f (H , t) m( H , t + 1) = m( H , t ) f (t )
若 若
f (H , t) >1，m（H，t）增加 f (t ) f ( H , t ) <1，m（H，t）减少 f (t )
在选择算子的作用下，对于平均适用度高于群体平 在选择算子的作用下， 均适应度的模式，其样本数将增长， 均适应度的模式，其样本数将增长，对于平均适用 度低于群体平均适应度的模式， 度低于群体平均适应度的模式，其样本数将减少
f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x) f ( x)
F（x）
F（x）
F（x）
F（x）＝f（x）＋C
遗传算法基本要素与实现技术
• 选择算子 • 适应度较高的个体被遗传到下一代群体中 的概率较大，适应度较低的个体被遗传到 下一代群体中的概率较小。 • 选择方法 比例选择法（轮盘赌） 锦标赛选择法
基于遗传算法的工作流程图的绘制（可编辑）
基于遗传算法的工作流程图的绘制总第期 .计算机与数字工程年第期基于遗传算法的工作流程图的绘制张琴朱莉夏昭君中国地质大学武汉计算机学院武汉摘要在计划协调技术中,绘制工作流程图是必不可少的工作,在坐标上清楚的绘制流程图,同时表示出各事项间的关系是相当重要的。
文章提出一种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法,利用遗传算法建立数据模 ,通过初始化种群、选择、交叉、变异等一系列过程变化,最后得到最优解。
关键词计划协调技术;工作流程图;遗传算法;最优解中图分类号.,, , .? . ,, ,,, ,?. , , , .算法是模拟自然选择和遗传的一种随机搜索算法。
引言算法的最初目的是研究自然系统的自适应行为,并在计划协调技术中,绘制计划流程图是必不可用于设计具有自适应功能的软件系统。
近几年,遗少的工作。
计划协调技术是将完成一项任务的各传算法作为问题求解和最优化的有效工具,引起越种计划方案,按工作事项细分后,按其时序先后及来越多的注意。
逻辑关系,绘制成计划流程图;然后运用数学方法,遗传算法的基本原理对图中诸环节加以分析,明确急缓,协调进度,平衡各种资源的实际需要和可能,以求选取一种在技术遗传算法是模拟达尔文的生物自然选择学说上和组织计划上安排得最优的方案;并且随着计划和自然界的生物进化过程的一种自适应全局概率的实施,又可随时调整使之不断优化的组织管理技搜索算法。
在解决具体问题时先大致确定问题的术。
这种技术在美国称为。
潜在解的一个集合,这个集合就是算法的初始种原始绘制流程图是采用手工绘制,该方法效率群。
种群由计算机生成一般是随机生成一定数低下,且得到的结果不一定是最好的。
本文提出一目的个体组成,个体就是潜在解的计算机编码,最种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法。
遗传后要求的解就由这些初始生成的个体进化而来。
收稿日期: 年月日,修回日期:年月日作者简介:张琴,女,硕士研究生,研究方向:数据挖掘。
朱莉,女,教授,硕士生导师,研究方向:数据挖掘。
遗传算法
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5.3.2 遗传算法——研究内容
• 性能分析。遗传算法的性能分析一直都是遗传算法研究领域中最重要 的主题之一。在遗传算法中，群体规模、杂交和变异算子的概率等控 制参数的选取是非常困难的，同时它们又是必不可少的实验参数。遗 传算法还存在一个过早收敛问题，也就是说遗传算法的最后结果并不 总是达到最优解，怎样阻止过早收敛问题是人们感兴趣的问题之一。 另外，为了拓广遗传算法的应用范围，人们在不断研究新的遗传染色 体表示法和新的遗传算子。
(3) 令t=0，随机选择N个染色体初始化种群P(0)； (4) 定义适应度函数f（f>0）； (5) 计算P(t)中每个染色体的适应值； (6) t=t+1； (7) 运用选择算子，从P(t-1)中得到P(t)； (8) 对P(t)中的每个染色体，按概率Pc参与交叉； (9) 对染色体中的基因，以概率Pm参与变异运算； (10) 判断群体性能是否满足预先设定的终止标准，若不满足则返 回(5)。
利人，遗传学的奠基人。
“种瓜得瓜，种豆得豆” “龙生龙，凤生凤，老鼠 生儿打地洞”
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在自然界，构成生物基本结构与功能的单位是细胞（Cell）。细胞 中含有一种包含着所有遗传信息的复杂而又微小的丝状化合物，人们称 其为染色体（Chromosome）。在染色体中，遗传信息由基因（Gene）所 组成，基因决定着生物的性状，是遗传的基本单位。染色体的形状是一 种双螺旋结构，构成染色体的主要物质叫做脱氧核糖核酸(DNA)，每个 基因都在DNA长链中占有一定的位置。一个细胞中的所有染色体所携带 的遗传信息的全体称为一个基因组(Genome)。细胞在分裂过程中，其遗 传物质DNA通过复制转移到新生细胞中，从而实现了生物的遗传功能。
遗传算法
第1章遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm）起始于20世纪60年代，主要由美国Michigan大学的John Holland与其同事和学生研究形成了一个较完整的理论和方法。
从1985年在美国卡耐基梅隆大学召开的第5届目标遗传算法会议（Intertional Conference on Genetic Algorithms:ICGA’85）到1997年5月IEEE的Transaction on Evolutionary Computation创刊，遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究逐渐成熟。
1.1遗传算法的产生与发展（略）1.2遗传算法概要1.2.1生物进化理论和遗传算法的知识遗传：变异：亲代和子代之间，子代和子代的不同个体之间总有些差异，这种现象称为变异，变异是随即发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源生存斗争和适者生存：下面给出生物学的几个基本概念知识，这对于理解遗传算法很重要。
染色体：是生物细胞中含有的一种微小的丝状化合物，是遗传物质的主要载体，由多个遗传因子—基因组成。
遗传因子（gene）:DNA长链结构中占有一定位置的基本遗传单位，也称基因。
生物的基因根据物种的不同而多少不一。
个体（individual）:指染色体带有特征的实体种群（population）:染色体带有特征的个体的集合进化（evolution）;生物在其延续生命的过程中，逐渐适应其生存环境使得其品质不断得到改良，这种生命现象称为进化。
生物的进化是以种群的形式进行的。
适应度（fitness）:度量某个物种对于生存环境的适应程度选择（selection）:指以一定的概率从种群中选择若干个体的操作复制(reproduction)交叉(crossorer)变异（musation）：复制时很小的概率产生的某些复制差错编码（coding）:DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，也即进行了遗传编码。
Geatpy进化算法遗传算法
算如下：
i−1 F itnessi = 2 − SP + 2 (SP − 1) N ind − 1
线性排序中选择压力SP 的值必须在 [1.0,2.0] 之间。
文献 [1] 中有这种线性排序的详细分析。其选择强度、多样性损失、选择方差 (这些
概念详见下一节) 的计算如下：
选择强度：
SelInt (SP ) = SP√− 1 π
进化算法
序言 进化算法 (Evolutionary Algorithm, EA) 是一类通过模拟自然界生物自然选择和自然
进化的随机搜索算法。与传统搜索算法如二分法、斐波那契法、牛顿法、抛物线法等相 比，进化算法有着高鲁棒性和求解高度复杂的非线性问题 (如 NP 完全问题) 的能力。
在过去的 40 年中，进化算法得到了不同的发展，现主要有三类： 1) 主要由美国 J. H. Holland 提出的的遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)； 2) 主要由德国 I. Rechenberg 提出的进化策略 (Evolution strategies, ES)； 3) 主要由美国的 L. J. Fogel 提出的进化规划 (Evolutionary Programming, EP)。 三种进化算法都是受相同的自然进化原则的启发下创立的，文献 [1] 以及国内的诸 多资料也有详细的介绍。除此之外，进化算法还有差分进化 (Differential Evolution)、基 因表达式编程 (Gene Expression Programming) 等众多分支。本文档只介绍经典的遗传算 法、差分进化算法和多目标进化优化算法，不对众多改进的进化算法以及其他分支作详 细介绍，如有需要进行相关研究的可以参考相关的专业和权威的文献。 文档第一章是有关遗传算法的概述和基本框架；第二章介绍了编码；第三章是关于 适应度的计算；第四章讲述了选择算法；在第五章中，介绍了不同的重组算法；第六章 解释了如何变异；第七章详细讲解了与多目标优化有关的概念。 最后值得一提的是，虽然进化算法在近 20 年来已经得到了快速的发展，在当今已 经比较成熟，在金融、工程、信息学、数学等领域已经有广泛的应用，但是，众多新兴 的进化算法 (如差分进化算法等) 以及不断改进和完善的拥有高维、多目标问题求解能 力的进化优化算法等等，正给进化算法注入源源不断的新活力。与此同时，深度神经网 络的蓬勃发展让进化算法有了一个更加前沿和广阔的前景——神经进化。量子计算机的 出现，也使得拥有高度并行能力的进化算法有着更大的潜能。
遗传算法的流程图
一需求分析1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3．测试数据输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值二概要设计1．程序流程图2．类型定义int popsize; //种群大小int maxgeneration; //最大世代数double pc; //交叉率double pm; //变异率struct individual{char chrom[chromlength+1];double value;double fitness; //适应度};int generation; //世代数int best_index;int worst_index;struct individual bestindividual; //最佳个体struct individual worstindividual; //最差个体struct individual currentbest;struct individual population[POPSIZE];3．函数声明void generateinitialpopulation();void generatenextpopulation();void evaluatepopulation();long decodechromosome(char *,int,int);void calculateobjectvalue();void calculatefitnessvalue();void findbestandworstindividual();void performevolution();void selectoperator();void crossoveroperator();void mutationoperator();void input();void outputtextreport();4．程序的各函数的简单算法说明如下：（1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。
遗传算法的作用
遗传算法的应用一、什么是遗传算法？遗传算法是一种全局概率搜索优化算法。
遗传算法( Gnectci Algortihms) ，是一种模拟自然界生物进化过程的全局随机搜索算法，由美国Mcihigna大学的Hollnad 教授于60 年代首先提出。
它将计算机科学与进化论思想有机结合起来，借助于生物进化机制与遗传学原理，根优胜劣汰和适者生存的原则，通过模拟自然界中生物群体由低级、简单到高级、复杂的生物进化过程，使所要解决的问题从初始解逐渐逼近最优解或准最优解。
作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法因其简单易用，对很多优化问题能够较容易地解出令人满意的解，适用于并行分布处理等特点而得到深入发展和广泛应用，已在科学研究和工程最优化领域中展现出独特魅力.二、遗传算法的发展：从20世纪40年代，生物模拟就成为了计算科学的一个组成部分；20世纪50年代中期创立了仿生学；进入60年代后，美国密切根大学教授Holland及其学生创造出遗传算法。
三、遗传算法的特点：遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。
遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点：（1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要求。
（2）遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索，具有很高的隐含并行性，因而可以提高计算速度。
（3）遗传算法是一种自适应搜索技术，其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式来进行，从而增加了搜索过程的灵活性，具有较好的全局优化求解能力。
（4）遗传算法直接以目标函数值为搜索信息，对函数的性态无要求，具有较好的普适性和易扩充性。
（5）遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。
四、遗传算法的原理和方法：（1）编码：编码是把一个问题的可行解从其解空间转换到GA 所能处理的搜索空间的转换方法。
而解码是由GA 解空间向问题空间的转换。
编码机制直接影响着算法的整体性能，也决定了种群初始化和各种遗传算子的设计等各种过程。
遗传算法
一、遗传算法的原理1.自然遗传与遗传算法①遗传：子代总是和亲代具有相同或相似的性状。
有了这个特征物种才能稳定存在②变异：亲代和子代之间已经子代不同个体之间的差异，称为变异，变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。
③生存斗争和逝者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐与祖先有所不同，演变成新的物种。
④自然界对进化中的生物群体提供及时的反馈信息，或称为外界对生物的评价，评价反映了生物的生存机会。
⑤生物进化是一个不断循环的过程，本质上是一种优化过程。
⑥遗传物质以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。
不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样。
（对应具体问题，把问题可能解编码成向量---染色体，向量的每个元素就是基因）例如：个体染色体9 ---- 1001（2，5，6）---- 010 101 1102.遗传算法①将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入到求解优化问题中。
②从某一随机产生的初始群体出发③按照变异等遗传操作规则不断地迭代④根据每一个体的适应度，保留优良品种，引导搜索过程向最优解逼近。
⑤在这一过程中，通过随机重组编码位串中重要的基因，使新一代的位串集合优于老一代的位串集合，群体中的个体不断进化，逐渐接近最优解，最终达到求解问题的目的。
二、遗传算法的步骤1.步骤：①选择编码策略，把参数集合X和域转换成位串结构空间S；②定义适应函数f(X);③确定遗传策略，包括选择群体大小n，选择、交叉、变异方法，以及确定交叉概率、变异概率等遗传参数；④随机初始化生成群体P；⑤计算群体中个体位串解码后的适应值f(X)⑥按照遗传策略，运用选择（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）、交叉（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。
1遗传算法基本流程图
产 （ Ｈ） ： 表示 在ｔ 代种群中 存在模式ｘ 的 个 体数目 ；
４ ．遗传操作
选择 （ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ）、交叉 （ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ）和变异 （ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ）是
遗传算法中的三种基本遗传操作。下面分别加以 介绍。 １ ） 选择操作
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选择 （ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ，根据染色体对应的适应度值和问题的要求， 筛选种群中的染色体，染色体的适应度越高，保存下来的概率越大， 反之则越小，甚至被淘汰。选择操作通常选用适应度比例法 （ 轮盘赌 方式） ，它是以适应度的大小为比例进行遗传过程中的父体选择，适应 度越高的个体被选中的机率就越大。也就是处于优势的个体有更多的 繁衍机会。具体做法是：首先计算群体中各个体的适应度，得相应的
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图２ － １遗传算法基本流程图 遗传算法搜索可能的特征空间来寻找高适应度的染色体，通过执 行选择、交叉和变异操作来完成它的搜索。在实际应用中，遗传算法 能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间。 ２ ．３遗传算法的构成 遗传算法中包含了五个基本要素： （ １ ） 编码；
． 是否到了预定算法的最大代数；
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是否找到某个较优的染色体； 连续几次迭代后得到的解群中最好解是否变化等。
：
２ ．４遗传算法的基本理论 遗传算法作为一种复杂问题的智能算法，它的理论基础是— 模 式定理和积木假说。
２ ． ４ ． １模式定理
定义 １（ 模式） ：基于三值字符集｛ ０ ． １ ，＊ ｝所产生的能描述具有某 些结构相似的 ０ ． １ 字符串集的字符串称作模式。 定义 ２（ 模式阶） ：模式 Ｈ中确定位置的个数称作该模式的模式阶