遗传算法是什么

㈠ 遗传算法的核心是什么！

遗传算法（Genetic Algorithm）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。

㈡ 什么是遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）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。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

㈢ 请问什么是遗传算法，并给两个例子

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，它借
用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传、变异等作用机制，实现各个个体的适应性
的提高。这一点体现了自然界中"物竞天择、适者生存"进化过程。1962年Holland教授首次
提出了GA算法的思想，从而吸引了大批的研究者，迅速推广到优化、搜索、机器学习等方
面，并奠定了坚实的理论基础。 用遗传算法解决问题时，首先要对待解决问题的模型结构
和参数进行编码，一般用字符串表示，这个过程就将问题符号化、离散化了。也有在连续
空间定义的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暂不讨论。

一个串行运算的遗传算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下过程进行：

(1) 对待解决问题进行编码；
(2) 随机初始化群体X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 对当前群体X(t)中每个个体xi计算其适应度F(xi)，适应度表示了该个体的性能好
坏；
(4) 应用选择算子产生中间代Xr(t)；
(5) 对Xr(t)应用其它的算子，产生新一代群体X(t+1)，这些算子的目的在于扩展有限
个体的覆盖面，体现全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不满足终止条件继续(3)。
GA中最常用的算子有如下几种：
(1) 选择算子(selection/reproction): 选择算子从群体中按某一概率成对选择个
体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现方法是轮盘赌(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进行交叉
，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，对
二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改进GA的
某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对算法的收敛速度
及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值。
GA的程序设计应考虑到通用性，而且要有较强的适应新的算子的能力。OOP中的类的继
承为我们提供了这一可能。
定义两个基本结构：基因(ALLELE)和个体(INDIVIDUAL)，以个体的集合作为群体类TP
opulation的数据成员，而TSGA类则由群体派生出来，定义GA的基本操作。对任一个应用实
例，可以在TSGA类上派生，并定义新的操作。

TPopulation类包含两个重要过程：
FillFitness: 评价函数，对每个个体进行解码(decode)并计算出其适应度值，具体操
作在用户类中实现。
Statistic: 对当前群体进行统计，如求总适应度sumfitness、平均适应度average、最好
个体fmax、最坏个体fmin等。

TSGA类在TPopulation类的基础上派生，以GA的系统参数为构造函数的参数，它有4个
重要的成员函数：
Select: 选择算子，基本的选择策略采用轮盘赌模型（如图2）。轮盘经任意旋转停止
后指针所指向区域被选中，所以fi值大的被选中的概率就大。
Crossover: 交叉算子，以概率Pc在两基因链上的随机位置交换子串。
Mutation: 变异算子，以概率Pm对基因链上每一个基因进行随机干扰(取反)。
Generate: 产生下代，包括了评价、统计、选择、交叉、变异等全部过程，每运行一
次，产生新的一代。

SGA的结构及类定义如下(用C++编写)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 个体定义

class TPopulation{ // 群体类定义
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;

INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;

TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 评价函数
virtual void Statistics(); // 统计函数
};

class TSGA : public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation

TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 产生新的一代
};
用户GA类定义如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]

由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况
也不同。在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。变异概率太大，会导致不稳定。

参考文献
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㈣ 遗传算法是什么

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。

具体你可以到网络文库去搜索遗传算法相关的论文，很多的。
你也可以参考网络里对遗传算法的介绍。

㈤ 遗传算法第一次提出来是在什么文献中

《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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(0)。

（2）个体评价：计算群体P(t)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(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

（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。

㈥ 能通俗的介绍一下什么是遗传算法吗

遗传算法(Genetic Algorithms or GAs)是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法，它是一种有效的解决最优化问题的方法。遗传算法最早是由美国Michigan大学的John Holland和他的同事及学生提出的。类似于自然界演化的基本法则，“适者生存”是遗传算法的核心机制，同样，“复制（reproce）”、“杂交(crossover)”、“变异(mutation)”等自然界的生物演化规则在遗传算法中都得到类似的体现。

用遗传算法解最优化问题，首先应对可行域中的个体进行编码，然后在可行域中随机挑选指定群体大小的一些个体组成作为进化起点的第一代群体，并计算每个个体的目标函数值，即该个体的适应度。接着就像自然界中一样，利用选择机制从群体中随机挑选个体作为繁殖过程前的个体样本。选择机制保证适应度较高的个体能够保留较多的样本；而适应度较低的个体则保留较少的样本，甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中，遗传算法提供了交叉和变异两种算法对挑选后的样本进行交换和基因突变。交叉算法交换随机挑选的两个个体的某些位，变异算子则直接对一个个体中的随机挑选的某一位进行突变。这样通过选择和繁殖就产生了下一代群体。重复上述选择和繁殖过程，直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。

与其他算法相比，遗传算法主要有以下四个方面的不同： 遗传算法所面向的对象是参数集的编码,而不是参数集本身； 遗传算法的搜索是基于若干个点，而不是基于一个点； 遗传算法利用目标函数的信息，而不是导数或者其他辅助信息； 遗传算法的转化规则是概率性的，而不是确定性的。

㈦ 什么叫遗传算法，遗传算法有什么用

遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。

㈧ 什么叫遗传算法，遗传算法有什么用希望通俗一点儿

首先有个很神奇的现象：人类以及动物的进化都是朝着好的方向发展，虽然有的往坏的方向发展了，但是总体肯定是往好的方向发展。这看似不奇怪，但是我们知道，人类的基因组合是随机的，没有上帝约束。这种随机过程的结果却是一致的！！！！！我们的遗传算法就是从这里得到启发！比如我要求y=x1+x2的最大值，两个变量，我不用传统的数学方法，就用幼儿园的方法，把所有可能取值带进去算，然后找出最大的就行了！但是，有时候取值是连续的，没关系！使其离散化，就像把模拟信号化成数字信号一样！还有个问题，如果取值太多咋办？这就是遗传算法的精髓！
首先，我不用取所有可能取值，我只取几十个或者几百个（自己定），然后进行处理，怎样处理呢？让我们回到刚开始的人类进化问题，虽然没有上帝的帮忙，但是我们知道，自然界遵循优胜劣汰的发贼，遵循交叉变异的法则，虽然不能数字化，但是这是个趋势！我们就是把这种法则数学化！所取的几十个值我要剩下哪些？要抛弃哪些？要处理哪些？这都要我们自己选择，肯定是选择最合适的取值留下，经过一系列的处理，就生成了新的群体，然后再处理，自己约定处理到第几次就可以了，取出现过的最大值
不用担心取到的是不是最大值，因为数学上已经有了证明，这种方法是收敛的，概率是1，所以尽管放心的做，具体的做法要参考相关书籍，不难的。
遗传算法的最大用处就是解决数学理论不能解决的问题！比如路径规划，调度问题……

㈨ 遗传算法是什么

就是模拟自然界遗传进化的一种智能算法，网络一下会比较清楚