dna遗传算法

Ⅰ 遗传算法有哪些特点

经现代医学研究表明，DNA是现存生命最重要的遗传物质。而遗传则是指经由基因的传递，使后代获得亲代的特征。遗传学正是研究遗传这一现象的一门学科，除遗传因素外，还有环境，以及环境与遗传的交互作用也是决定生物特征的因素。

遗传算法是一种可用于复杂系统优化的一种搜索算法，与传统的算法相比，具有以下4个特点：第一，它是以决策变量的编码作为运算对象；第二，遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其他辅助信息；第三，遗传算法使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性；最后，它没有使用非确定性规则，而是采用了概率搜索技术。

Ⅱ 基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0.()

基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0。是对的。

遗传算法便基于达尔文的进化论，模拟了自然选择，物竞天择、适者生存，通过N代的遗传、变异、交叉、复制，进化出问题的最优解。

Ⅲ 基因算法和遗传算法的区别

遗传算法
一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它是美国学者Holland于1975年首先提出来的。它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体，并将每一个体编码成符号串形式，模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体反复进行基于遗传学的操作（遗传，交叉和变异），根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价，依据适者生存，优胜劣汰的进化规则，不断得到更优的群体，同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。
Holland创建的遗传算法是一种概率搜索算法，它是利用某种编码技术作用于称为染色体的数串，其基本思想是模拟由这些组成的进化过程。跗算法通过有组织地然而是随机地信息交换重新组合那些适应性好的串，在每一代中，利用上一代串结构中适应好的位和段来生成一个新的串的群体；作为额外增添，偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分。
遗传算法是一类随机化算法，但是它不是简单的随机走动，它可以有效地利用已经有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串，类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上的基因，寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似，遗传算法对待求解问题本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来造反染色体，使适用性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。
基因算法
一种生物进化的算法,实际上是一种多目标的探索法.能够用于计划与排程.它是非常新的技术,目前,还没有在商业中实际运用.
采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是，进化就是选择了最优种类。基因算法将应用APS上，以获得“最优”的解决方案。

Ⅳ 基因遗传算法主流

基因遗传算法是一种灵感源于达尔文自然进化理论的启发式搜索算法 该算法反映了自然选择的过程 即最适者被选定繁殖 并产生下一代
自然选择的过程从选择群体中最适应环境的个体开始 后代继承了父母的特性 并且这些特性将添加到下一代中 如果父母具有更好的适应性 那么它们的后代将更易于存活 迭代地进行该自然选择的过程 最终 我们将得到由最适应环境的个体组成的一代
这一概念可以被应用于搜索问题中 我们考滤一个问题的诸多解决方案 并从中搜寻出最佳方案
遗传算法含以下五步
1.初始化
2.个体评价（计算适应度函数）
3.选择运算
4.交叉运算
5.变异运算
初始化
该过程从种群的一组个体开始 且每一个体都是待解决问题的一个候选解
个体以一组参数（变量）为特征 这些特征被称为基因 串联这些基因就可以组成染色体（问题的解）
在遗传算法中 单个个体的基因组以字符串的方式呈现 通常我们可以使用二进制（1和0的字符串）编码 即一个二进制串代表一条染色体串 因此可以说我们将基因串或候选解的特征编码在染色体中
个体评价利用适应度函数评估了该个体对环境的适应度（与其它个体径争的能力）每一个体都有适应评分 个体被选中进行繁殖的可能性取决于其适应度评分 适应度函数是遗传算法进化的驱动力 也是进行自然选择的唯一标准 它的设计应结合求解问题本身的要求而定
选择运算的目的是选出适应性最好的个体 并使它们将基因传到下一代中 基于其适应度评分 我们选择多对较优个体（父母）适应度高的个体更易被选中繁殖 即将较优父母的基因传递到下一代
交叉运算是遗传算法中最重要的阶段 对每一对配对的父母 基因都存在随机选中的交叉点
变异运算
在某些形成的新后代中 它们的某些基因可能受到低概率变异因子的作用 这意味着二进制位串中的某些位可能会翻转
变异运算前后
变异运算可用于保持群内的多样性 并防止过早收敛
终止
在群体收敛的情况下（群体内不产生与前一代差异较大的后代）该算法终止 也就是说遗传算法提供了一组问题的解

Ⅳ 遗传算法原理简介

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种进化计算（Evolutionary Computing）算法，属于人工智能技术的一部分。遗传算法最早是由John Holland和他的学生发明并改进的，源于对达芬奇物种进化理论的模仿。在物种进化过程中，为了适应环境，好的基因得到保留，不好的基因被淘汰，这样经过很多代基因的变化，物种的基因就是当前自然环境下适应度最好的基因。该算法被广泛应用于优化和搜索中，用于寻求最优解（或最优解的近似），其最主要的步骤包括交叉（crossover）和突变（mutation）。

所有的生物体都由细胞组成，每个细胞中都包含了同样的染色体（chromosome）。染色体由一串DNA组成，我们可以简单地把一个生物个体表示为一条染色体。每条染色体上都包含着基因，而基因又是由多个DNA组成的。每个基因都控制着个体某个性状的表达，例如眼睛的颜色、眼皮的单双等。在物种繁衍的过程中，首先发生交叉，来自于父母的染色体经过分裂和重组，形成后代的染色体。之后，后代有一定概率发生基因突变，即染色体上某个位置处的基因以一定概率发生变化。之后，对每一代都重复进行交叉和突变两个步骤。对于每一个后代，我们可以通过一定的方式测量其适应度。适应度越好的个体，在下一次交叉中被选中的概率越大，它的基因越容易传给下一代。这样，后代的适应度就会越来越好，直到收敛到一个稳定值。

在优化问题中，可行解总是有很多个，我们希望寻找一个最优解，它相对于其他可行解来说具有更好的适应度（即目标函数值更大或更小）。每个可行解就是一个“生物个体”，可以表示为状态空间中的一个点和适应度。每个解都是一个经过编码的序列，已二进制编码为例，每个解都是一个二进制序列。这样每个染色体就是一个二进制序列。遗传算法从从一组可行解开始，称为population，从population中随机选择染色体进行交叉产生下一代。这一做法的基于下一代的适应度会好于上一代。遗传算法的过程如下：

终止条件可以是达到了最大迭代次数，或者是前后连续几代的最优染色体的适应度差值小于一个阈值。以上算法描述也许还不够直观，我们举例说明。假设解可以用二进制编码表示，则每个染色体都是一个二进制序列。假设序列长度为16，则每个染色体都是一个16位的二进制序列：

首先，我们随机生成一个population，假设population size为20，则有20个长度为16的二进制序列。计算每个染色体的适应度，然后选取两个染色体进行交叉，如下图所示。下图在第6为上将染色体断开再重组，断开的位置是可以随机选择的。当然，断裂位置也可以不止一个。可以根据具体问题选择具体的交叉方式来提升算法性能。

之后，随机选取后代染色体上某个基因发生基因突变，突变的位置是随机选取的。并且，基因突变并不是在每个后代上都会发生，只是有一定的概率。对于二进制编码，基因突变的方式是按位取反：

上述例子是关于二进制编码的，像求解一元函数在某个区间内的最大最小值就可以使用二进制编码。例如，求解函数f(x)=x+sin(3x)+cos(3x)在区间[0,6]内的最小值。假设我们需要最小值点x保留4位小数，那么求解区间被离散成60000个数。因为2 {15}<60000<2 {16}，所以，需要16位二进制数来表示这60000个可能的解。其中0x0000表示0，0x0001表示0.0001，以此类推。针对这个例子，文末给出了demo code．

然而，在排序问题中无法使用二进制编码，应该采用排列编码（permutation encoding）。例如有下面两个染色体：

交叉：随机选取一个交叉点，从该出将两个染色体断开。染色体A的前部分组成后代1的前部分，然后扫描染色体B，如果出现了后代1中不包含的基因，则将其顺序加入后代1中。同理，染色体B的前部分组成了后代2的前部分，扫描染色体A获得后代2的后部分。注意，交叉的方式多种多样，此处只是举出其中一种方式。

( 1 5 3 2 6 | 4 7 9 8) + ( 8 5 6 7 2 | 3 1 4 9) => ( 1 5 3 2 6 8 7 4 9) + ( 8 5 6 7 2 1 3 4 9)

突变：对于一个染色体，随机选中两个基因互换位置。例如第3个基因和倒数第2个基因互换：

(1 5 3 2 6 8 7 4 9) => (1 5 4 2 6 8 7 3 9)

此外还有值编码（value encoding）和树编码（tree encoding）等，具体例子可以参考这个链接： http://obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/encoding.php

在实际的遗传算法中，往往会保留上一代中的少数几个精英（elite），即将上一代population中适应度最好的几个染色体加入到后代的poulation中，同时去除后代population中适应度最差的几个染色体。通过这个策略，如果在某次迭代中产生了最优解，则最优解能够一直保留到迭代结束。

用GA求函数最小值的demo code： https://github.com/JiaxYau/GA_test

参考资料 ：

[1] Introction to Genetic Algorithm, http://obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/index.php

[2] Holland J H. Adaption in natural and artificial systems

Ⅵ ] 基因遗传算法的组成部分包括什么

初始化编码#适应度函数#选择#交叉和变异