遗传算法简介——从基础理论到实例研究

1.简介 一、遗传算法简介

遗传算法，简称GAs，是一种源自自然选择与生物进化原理的最优化计算方法。该方法通过反复进行交配、变异以及杂交操作，以生成新的种群，并对种群中的各个成员进行评估，以筛选出最优解。其显著优势在于高效性、良好的可扩展性开yun体育app入口登录，且特别适用于解决那些涉及多个变量的复杂优化问题。在信息科学这一领域，遗传算法得到了广泛的运用，特别是在基因序列及其他表征形式的自动发掘、归类以及预测等众多任务上。

二、遗传算法的历史和特性

遗传算法的起源可追溯至1960年代开yun体育官网入口登录app，那时艾伦·门得尔德创造了一种生物进化过程的模型。他基于此模型提出了遗传算法，旨在通过模拟生物进化过程来求解优化问题。到了1975年，卡罗尔·赫斯基等研究者进一步提出了遗传算法，他们利用计算机技术来模拟这一生物进化过程，并通过计算成本寻找到了合适的解决方案。而到了1982年，遗传算法首次被正式公布于众。

（1）遗传算法的几个特性 1. 启发式搜索

遗传算法本质上是一种启发式的搜索策略，它于每一轮迭代中力求探寻全局范围内的最佳解。在初始种群不尽如人意的情况下，该算法能够通过随机构建初始种群开yunapp体育官网入口下载手机版，并依据历史数据作出适应性调整，从而构建出更为优良的种群。

2. 个体之间的关系

遗传算法通过模拟一对或一对多之间的互动，将个体视为基因的模板，而其后代则是通过这些模板的重组而生成的全新个体。这种模式赋予了遗传算法更强的探索潜能。

3. 交叉over以及变异mutate

遗传算法中的交叉over和变