類似基因演算法

㈠ 基因識別的識別方法

在基因的間接識別法（Extrinsic Approach）中，人們利用已知的mRNA或蛋白質序列為線索在DNA序列中搜尋所對應的片段。由給定的mRNA序列確定唯一的作為轉錄源的DNA序列；而由給定的蛋白質序列，也可以由密碼子反轉確定一族可能的DNA序列。因此，在線索的提示下搜尋工作相對較為容易，搜尋演算法的關鍵在於提高效率，並能夠容忍由於測序不完整或者不精確所帶來的誤差。BLAST是目前以此為目的最廣泛使用的軟體之一。
若DNA序列的某一片段與mRNA或蛋白質序列具有高度相似性，這說明該DNA片段極有可能是蛋白編碼基因。但是，測定mRNA或蛋白質序列的成本高昂，而且在復雜的生物體中，任意確定的時刻往往只有一部分基因得到了表達。這意味著從任何單個細胞的mRNA和蛋白質上都只能獲得一小部分基因的信息；要想得到更為完整的信息，不得不對成百上千個不同狀態的細胞中的mRNA和蛋白質測序。這是相當困難的。比如，某些人類基因只在胚胎或胎兒時期才得到表達，對它們的研究就會受到道德因素的制約。
盡管有以上困難，對人類自身和一些常見的實驗生物如老鼠和酵母菌，人們已經建立了大量轉錄和蛋白質序列的資料庫。如RefSeq資料庫，Ensembl資料庫等等。但這些資料庫既不完整，也含有相當數量的錯誤。 鑒於間接識別法的種種缺陷，僅僅由DNA序列信息預測蛋白質編碼基因的從頭計演算法（Ab Initio Approach）就顯得十分重要了。一般意義上基因具有兩種類型的特徵，一類特徵是「信號」，由一些特殊的序列構成，通常預示著其周圍存在著一個基因；另一類特徵是「內容」，即蛋白質編碼基因所具有的某些統計學特徵。使用Ab Initio方法識別基因又稱為基因預測。通常我們仍需藉助實驗證實預測的DNA片段是否具有生物學功能。
在原核生物中，基因往往具有特定且容易識別的啟動子序列（信號），如Pribnow盒和轉錄因子。與此同時，構成蛋白質編碼的序列構成一個連續的開放閱讀框（內容），其長度約為數百個到數千個鹼基對（依據該長度區間可以篩選合適的密碼子）。除此之外，原核生物的蛋白質編碼還具有其他一些容易判別的統計學的特徵。這使得對原核生物的基因預測能達到相對較高的精度。
對真核生物（尤其是復雜的生物如人類）的基因預測則相當有挑戰性。一方面，真核生物中的啟動子和其他控制信號更為復雜，還未被很好的了解。兩個被真核生物基因搜尋器識別到的訊號例子有CpG islands及poly(A) tail的結合點。
另一方面，由於真核生物所具有的splicing機制，基因中一個蛋白質編碼序列被分為了若干段（外顯子），中間由非編碼序列連接（基因內區）。人類的一個普通蛋白質編碼基因可能被分為了十幾個外顯子，其中每個外顯子的長度少於200個鹼基對，而某些外顯子更可能只有二三十個鹼基對長。因而蛋白質編碼的一些統計學特徵變得難於判別。
高級的基因識別演算法常使用更加復雜的概率論模型，如隱馬爾可夫模型。Glimmer是一個廣泛應用的高級基因識別程序，它對原核生物基因的預測已非常精確，相比之下，對真核生物的預測則效果有限。GENSCAN計劃是一個著名的例子。 由於多個物種的基因組序列已完全測出，使得比較基因組學得以發展，並產生了新的基因識別的方法。該方法基於如下原理：自然選擇的力量使得基因和DNA序列上具有生物學功能的其他片段較其他部分有較慢的變異速率，在前者的變異更有可能對生物體的生存產生負面影響，因而難以得到保存。因此，通過比較相關的物種的DNA序列，我們能夠取得預測基因的新線索。2003年，通過對若干種酵母基因組的比較，人類對原先的基因識別結果作了較大的修改；類似的方法也正在應用於人類的基因組研究，並可能在將來的若干年內取得成果。

㈡ 基因遺傳演算法的主流是什麼

基因遺傳演算法是一種靈感源於達爾文自然進化理論的啟發式搜索演算法 該演算法反映了自然選擇的過程 即最適者被選定繁殖 並產生下一代
自然選擇的過程從選擇群體中最適應環境的個體開始 後代繼承了父母的特性 並且這些特性將添加到下一代中 如果父母具有更好的適應性 那麼它們的後代將更易於存活 迭代地進行該自然選擇的過程 最終 我們將得到由最適應環境的個體組成的一代
這一概念可以被應用於搜索問題中 我們考濾一個問題的諸多解決方案 並從中搜尋出最佳方案
遺傳演算法含以下五步
1.初始化
2.個體評價（計算適應度函數）
3.選擇運算
4.交叉運算
5.變異運算
初始化
該過程從種群的一組個體開始 且每一個體都是待解決問題的一個候選解
個體以一組參數（變數）為特徵 這些特徵被稱為基因 串聯這些基因就可以組成染色體（問題的解）
在遺傳演算法中 單個個體的基因組以字元串的方式呈現 通常我們可以使用二進制（1和0的字元串）編碼 即一個二進制串代表一條染色體串 因此可以說我們將基因串或候選解的特徵編碼在染色體中
個體評價利用適應度函數評估了該個體對環境的適應度（與其它個體徑爭的能力）每一個體都有適應評分 個體被選中進行繁殖的可能性取決於其適應度評分 適應度函數是遺傳演算法進化的驅動力 也是進行自然選擇的唯一標准 它的設計應結合求解問題本身的要求而定
選擇運算的目的是選出適應性最好的個體 並使它們將基因傳到下一代中 基於其適應度評分 我們選擇多對較優個體（父母）適應度高的個體更易被選中繁殖 即將較優父母的基因傳遞到下一代
交叉運算是遺傳演算法中最重要的階段 對每一對配對的父母 基因都存在隨機選中的交叉點
變異運算
在某些形成的新後代中 它們的某些基因可能受到低概率變異因子的作用 這意味著二進制位串中的某些位可能會翻轉
變異運算前後
變異運算可用於保持群內的多樣性 並防止過早收斂
終止
在群體收斂的情況下（群體內不產生與前一代差異較大的後代）該演算法終止 也就是說遺傳演算法提供了一組問題的解

㈢ 基因遺傳演算法主流

基因遺傳演算法是一種靈感源於達爾文自然進化理論的啟發式搜索演算法 該演算法反映了自然選擇的過程 即最適者被選定繁殖 並產生下一代
自然選擇的過程從選擇群體中最適應環境的個體開始 後代繼承了父母的特性 並且這些特性將添加到下一代中 如果父母具有更好的適應性 那麼它們的後代將更易於存活 迭代地進行該自然選擇的過程 最終 我們將得到由最適應環境的個體組成的一代
這一概念可以被應用於搜索問題中 我們考濾一個問題的諸多解決方案 並從中搜尋出最佳方案
遺傳演算法含以下五步
1.初始化
2.個體評價（計算適應度函數）
3.選擇運算
4.交叉運算
5.變異運算
初始化
該過程從種群的一組個體開始 且每一個體都是待解決問題的一個候選解
個體以一組參數（變數）為特徵 這些特徵被稱為基因 串聯這些基因就可以組成染色體（問題的解）
在遺傳演算法中 單個個體的基因組以字元串的方式呈現 通常我們可以使用二進制（1和0的字元串）編碼 即一個二進制串代表一條染色體串 因此可以說我們將基因串或候選解的特徵編碼在染色體中
個體評價利用適應度函數評估了該個體對環境的適應度（與其它個體徑爭的能力）每一個體都有適應評分 個體被選中進行繁殖的可能性取決於其適應度評分 適應度函數是遺傳演算法進化的驅動力 也是進行自然選擇的唯一標准 它的設計應結合求解問題本身的要求而定
選擇運算的目的是選出適應性最好的個體 並使它們將基因傳到下一代中 基於其適應度評分 我們選擇多對較優個體（父母）適應度高的個體更易被選中繁殖 即將較優父母的基因傳遞到下一代
交叉運算是遺傳演算法中最重要的階段 對每一對配對的父母 基因都存在隨機選中的交叉點
變異運算
在某些形成的新後代中 它們的某些基因可能受到低概率變異因子的作用 這意味著二進制位串中的某些位可能會翻轉
變異運算前後
變異運算可用於保持群內的多樣性 並防止過早收斂
終止
在群體收斂的情況下（群體內不產生與前一代差異較大的後代）該演算法終止 也就是說遺傳演算法提供了一組問題的解

㈣ 常用的時域基因檢測演算法有哪些它們的基本原理是什麼

GA是一種基於自然群體遺傳演化機制的高效探索演算法，它是美國學者Holland於1975年首先提出來的。

㈤ 遺傳演算法主要實現的軟體都有什麼，除了MATLAB還有什麼

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。

㈥ 數據挖掘有哪些技巧

如今有不少的新人想要參與大數據開發領域
一、數據挖掘技術的基本概念
隨著計算機技術的發展，各行各業都開始採用計算機及相應的信息技術進行管理和運營，這使得企業生成、收集、存貯和處理數據的能力大大提高，數據量與日俱增。企業數據實際上是企業的經驗積累，當其積累到一定程度時，必然會反映出規律性的東西。對企業來，堆積如山的數據無異於一個巨大的寶庫。在這樣的背景下，人們迫切需要新一代的計算技術和工具來開采資料庫中蘊藏的寶藏，使其成為有用的知識，指導企業的技術決策和經營決策，使企業在競爭中立於不敗之地。另一方面，近十餘年來，計算機和信息技術也有了長足的進展，產生了許多新概念和新技術，如更高性能的計算機和操作系統、網際網路(intemet)、數據倉庫(datawarehouse)、神經網路等等。在市場需求和技術基礎這兩個因素都具備的環境下，數據挖掘技術或稱KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases;資料庫知識發現)的概念和技術就應運而生了。
數據挖掘(DataMining)旨在從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識。還有很多和這一術語相近似的術語,如從資料庫中發現知識(KDD)、數據分析、數據融合(DataFusion)以及決策支持等。
下面介紹十種數據挖掘（Data Mining）的分析方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
記憶基礎推理法中有兩個主要的要素，分別為距離函數（distance function）與結合函數（combination function）。距離函數的用意在找出最相似的案例；結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。記憶基礎推理法的優點是它容許各種型態的數 據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠 的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預 測、醫學診療、反應的歸類等方面。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
購物籃分析基本運作過程包含下列三點：
（1）選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。
（2）經由對共同發生矩陣（co-occurrence matrix）的探討挖掘出聯想規則。
（3）克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久（呈現指數遞增），此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。
購物籃分析技術可以應用在下列問題上：
（1）針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。
（2）對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。
（3）保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。
（4）對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
（1） 找出預測變數的線性組合，使組間變異相對於組內變異的比值為最大，而每一個線性組合與先前已經獲得的線性組合均不相關。
（2） 檢定各組的重心是否有差異。
（3） 找出哪些預測變數具有最大的區別能力。
（4） 根據新受試者的預測變數數值，將該受試者指派到某一群體。
10、邏輯斯蒂回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。

㈦ 網上經常所說的遺傳演算法與基因演算法是一回事嗎有什麼不同各自的用途用在什麼地方

遺傳演算法
GA是一種基於自然群體遺傳演化機制的高效探索演算法，它是美國學者Holland於1975年首先提出來的。

它摒棄了傳統的搜索方式，模擬自然界生物進化過程，採用人工進化的方式對目標空間進行隨機化搜索。它將問題域中的可能解看作是群體的一個個體或染色體，並將每一個體編碼成符號串形式，模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程，對群體反復進行基於遺傳學的操作（遺傳，交叉和變異），根據預定的目標適應度函數對每個個體進行評價，依據適者生存，優勝劣汰的進化規則，不斷得到更優的群體，同時以全局並行搜索方式來搜索優化群體中的最優個體，求得滿足要求的最優解。

Holland創建的遺傳演算法是一種概率搜索演算法，它是利用某種編碼技術作用於稱為染色體的數串，其基本思想是模擬由這些組成的進化過程。跗演算法通過有組織地然而是隨機地信息交換重新組合那些適應性好的串，在每一代中，利用上一代串結構中適應好的位和段來生成一個新的串的群體；作為額外增添，偶爾也要在串結構中嘗試用新的位和段來替代原來的部分。

遺傳演算法是一類隨機化演算法，但是它不是簡單的隨機走動，它可以有效地利用已經有的信息處理來搜索那些有希望改善解質量的串，類似於自然進化，遺傳演算法通過作用於染色體上的基因，尋找好的染色體來求解問題。與自然界相似，遺傳演算法對待求解問題本身一無所知，它所需要的僅是對演算法所產生的每個染色體進行評價，並基於適應度值來造反染色體，使適用性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。

基因：組成染色體的單元，可以表示為一個二進制位，一個整數或一個字元等。

染色體或個體：表示待求解問題的一個可能解，由若干基因組成，是GA操作的基本對象。

群體：一定數量的個體組成了群體，表示GA的遺傳搜索空間。

適應度或適度：代表一個個體所對應解的優劣，通常由某一適應度函數表示。

選擇：GA的基本操作之一，即根據個體的適應度，在群體中按照一定的概論選擇可以作為父本的個體，選擇依據是適應度大的個體被選中的概率高。選擇操作體現了適者生存，優勝劣汰的進化規則。

交叉：GA的基本操作之一，即將父本個體按照一定的概率隨機地交換基因形成新的個體。

變異：GA的基本操作之一，即即按一定概率隨機改變某個體的基因值。

基因演算法是一種生物進化的演算法,實際上是一種多目標的探索法.能夠用於計劃與排程.它是非常新的技術,目前,還沒有在商業中實際運用.
採用生物基因技術高級演算法,處理日益復雜的現實世界,也是人工智慧上,高級約束演算法上的挑戰. 基因演算法是一種搜索技術，它的目標是尋找最好的解決方案。這種搜索技術是一種優化組合，它以模仿生物進化過程為基礎。基因演算法的基本思想是，進化就是選擇了最優種類。基因演算法將應用APS上，以獲得「最優」的解決方案。

㈧ 概率搜索演算法有哪些，除了遺傳演算法和蟻群

遺傳演算法(Genetic Algorithm，GA)是由Holland J．H．於20世紀70年代提出的一種優化方法，其最優解的搜索過程模擬達爾文的進化論和「適者生存」的思想。

蟻群演算法(Ant Colony Optimization, ACO)，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。

兩種演算法從概念上都屬於隨機優化演算法，遺傳演算法是進化演算法，主要通過選擇、變異和交叉運算元，其中每個基因是由二進制串組成；蟻群演算法是基於圖論的演算法，通過信息素選擇交換信息。

㈨ 智能優化演算法：生物地理學優化演算法

@[toc]
摘要：Alfred Wallace和Charles Darwin在19世紀提出了生物地理學理論，研究生物物種棲息地的分布、遷移和滅絕規律。Simon受到生物地理學理論的啟發，在對生物物種遷移數學模型的研究基礎上，於 2008年提出了一種新的智能優化演算法 — 生物地理學優化演算法（Biogeography-Based Optimization，BBO）。BBO演算法是一種基於生物地理學理論的新型演算法，具有良好的收斂性和穩定性，受到越來越多學者的關注。

BO演算法的基本思想來源於生物地理學理論。如圖1所示，生物物種生活在多個棲息地（Habitat）上，每個棲息地用棲息適宜指數（Habitat Suitability Index，HSI）表示，與HSI相關的因素有降雨量、植被多樣性、地貌特徵、土地面積、溫度和濕度等，將其稱為適宜指數變數（Suitability Index Variables，SIV）。

HSI是影響棲息地上物種分布和遷移的重要因素之一。較高 HSI的棲息地物種種類多；反之，較低 HSI的棲息地物種種類少。可見，棲息地的HSI與生物多樣性成正比。高 HSI的棲息地由於生存空間趨於飽和等
問題會有大量物種遷出到相鄰棲息地，並伴有少量物種遷入；而低 HSI的棲息地其物種數量較少，會有較多物種的遷入和較少物種的遷出。但是，當某一棲息地HSI一直保持較低水平時，則該棲息地上的物種會趨於滅絕，或尋找另外的棲息地，也就是突變。遷移和突變是BBO演算法的兩個重要操作。棲息地之間通過遷移和突變操作，增強物種間信息的交換與共享，提高物種的多樣性。

BBO演算法具有一般進化演算法簡單有效的特性，與其他進化演算法具有類似特點。
（1）棲息適宜指數HSI表示優化問題的適應度函數值，類似於遺傳演算法中的適應度函數。HSI是評價解集好壞的標准。
（2）棲息地表示候選解，適宜指數變數 SIV 表示解的特徵，類似於遺傳演算法中的「基因」。

（3）棲息地的遷入和遷出機制提供了解集中信息交換機制。高 HSI的解以一定的遷出率將信息共享給低HSI的解。
（4）棲息地會根據物種數量進行突變操作，提高種群多樣性，使得演算法具有較強的自適應能力。

BBO演算法的具體流程為：
步驟1 初始化BBO演算法參數，包括棲息地數量 、遷入率最大值 和遷出率最大值 、最大突變率 等參數。
步驟2 初始化棲息地，對每個棲息地及物種進行隨機或者啟發式初始化。
步驟3 計算每個棲息地的適宜指數HSI；判斷是否滿足停止准則，如果滿足就停止，輸出最優解；否則轉步驟4。
步驟4 執行遷移操作，對每個棲息地計算其遷入率和遷出率，對SIV進行修改，重新計算適宜指數HSI。
步驟5 執行突變操作，根據突變運算元更新棲息地物種，重新計算適宜指數HSI。
步驟6 轉到步驟3進行下一次迭代。

1.1 遷移操作

如圖2所示，該模型為單個棲息地的物種遷移模型。

橫坐標為棲息地種群數量 S ，縱坐標為遷移比率 η，λ(s) 和 μ(s) 分別為種群數量的遷入率和遷出率。當種群數量為 0 時，種群的遷出率 μ(s) 為 0，種群的遷入率λ(s) 最大；當種群數量達到 S max 時，種群的遷入率 λ(s)為0，種群遷出率 u(s) 達到最大。當種群數量為 S 0 時，遷出率和遷入率相等，此時達到動態平衡狀態。根據圖2，得出遷入率和遷出率為：

遷移操作的步驟可以描述為：
Step1：for i= 1 to N do
Step2： 用遷入率 選取

Step3： if （0，1）之間的均勻隨機數小於 then
Step4： for j= 1 to N do
Step5： 用遷出率 選取
Step6： if （0，1）之間的均勻隨機數小於 then
Step7： 從 中隨機選取一個變數SIV
Step8： 用SIV替換 中的一個隨機SIV
Step9： end if
Step10： end for
Step11： end if
Step12：end for

1.2 突變（Mutation）操作

突變操作是模擬棲息地生態環境的突變，改變棲息地物種的數量，為棲息地提供物種的多樣性，為演算法提供更多的搜索目標。棲息地的突變概率與其物種數量概率成反比。即

其中： 為最大突變率； 為棲息地中物種數量為 對應的概率； 為 的最大值； 是棲息地中物種數量為 對應的突變概率。

突變操作的步驟可以描述為：
Step1：for i= 1 to N do
Step2： 計算突變概率
Step3： 用突變概率 選取一個變數
Step4： if （0，1）之間的均勻隨機數小於 then
Step5： 隨機一個變數代替 中的SIV
Step6： end if
Step7：end for

[1] Simon D.Biogeography-based optimization[J].IEEE Trans-
actions on Evolutionary Computation，2008（6）：702-713.

[2]張國輝,聶黎,張利平.生物地理學優化演算法理論及其應用研究綜述[J].計算機工程與應用,2015,51(03):12-17.

https://mianbaoo.com/o/bread/aJqZmZ8=

https://mianbaoo.com/o/bread/YZaXmJpq

㈩ 求問基因遺傳演算法

摘要 您好，很高興為您解答問題。