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　　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

　　是一类借鉴生物界的进化规律

　　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。

　　遗传算法的基本运算过程如下：

　　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。

　　2、个体评价：

　　计算群体P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。

　　4、交叉运算：

　　将交叉算子作用于群体。

　　遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

　　5、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经过选择、交叉、变异运算之后

　　得到下一代群体P。

　　6、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。

　　遗传算法也是

　　计算机科学人工智能领域中

　　用于解决最优化的一种搜索启发式算法，

　　是进化算法的一种。

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