染色体：经过编码的数据，通常为一位串结构，串上的没个位置对应一个基因，一个染色体也可理解为一个个体。
群体：一定数量的染色体组成一个群体。
即：
群体（种群）——> 个体（染色体）——> 基因（子串）——>数据编码
适应度：个体对环境的适应程度。适应程度越高，越容易被选择
实际问题构造编码条件
根据编码条件产生初始种群
利用目标函数计算初始种群的适应度
循环{
根据适应度选择优势个体
使用优势个体进行交叉
变异
其他优化操作
}
能够极快收敛到最优解的90%左右，但达到真正最优解需要较长时间。
种群数量较少时，如初期出现适应度非常高的个体，会因为其繁殖过快而影响种群多样性，使其出现早熟。
1 遗传算法的概念 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法（Genetic Algorithm, GA） 是模拟...
本文章用Python实现了基本的优化遗传算法并用类进行了封装 一、遗传算法概述 遗传算法（Genetic ...
作者：刘衍 【嵌牛导读】：遗传算法简介与其应用 【嵌牛鼻子】：遗传算法 优化算法 java 【嵌牛提问】：遗传算法...
遗传算法简介： 遗传算法（Genetic algorithm）属于演化计算( evolutionary compu...
遗传算法
遗传算法中几种不同选择算子及Python实现遗传算法交叉算子的总结
1. 本文目的 本文简要地对遗传算法进行阐述，让以前没有接触过遗传算法的人有个大概的认识，并了解遗传算法的工作原理...
遗传算法，模式识别
背景 1、遗传算法原理 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美国人提出，模拟自然界遗...
1. 遗传算法简介 遗传算法(Genetic Algorithms，GA)是一种模拟自然中生物的遗传、进化以适应环...
本文标题：遗传算法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qfhjzftx.html
网友评论