遗传算法原理

① 遗传算法 什么是染色体的可行性

1.2 遗传算法的原理 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的

② 遗传算法——理论·应用与软件实现

遗传算法——理论、应用与软件实现
王小平、曹立明着
西安交通大学出版社
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⑤ 遗传算法原理与应用实例的目录

第1章 绪论
1.1 从生物进化到遗传算法
1.2 遗传算法的描述
1.3 表示方案的实例
1.3.1 工程设计的最优化
1.3.2 人工蚁问题
1.4 遗传算法的特点
1.5 遗传算法的发展简史
1.6 遗传算法的研究内容及前景
1.7 遗传算法的应用
第2章 遗传算法的基本原理
2.1 复杂系统的适应过程
2.1.1 复杂系统的适应性
2.1.2 适应过程的数学模型
2.2 遗传算法的基本描述
2.2.1 整体优化问题
2.2.2 遗传算法的基本流程
2.2.3 遗传编码
2.2.4 适应函数（评价函数）
2.2.5 遗传算子
2.2.6 群体设定
2.2.7 初始化群体
2.2.8 终止循环的条件
2.2.9 标准遗传算法的流程
2.2.10 控制参数和选择
2.2.11 遗传算法的性能评估
2.3 遗传算法的模式理论
2.3.1 模式与模式空间
2.3.2 模式生存模型
2.3.3 双臂赌机分析
2.3.4 基因模块假设
2.3.5 模式处理与隐含并行性
2.3.6 模式处理与遗传算子的性能
2.4 遗传算法与其他搜索技术的比较
2.4.1 启发式随机搜索技术的基本功能
2.4.2 局域搜索技术
2.4.3 模拟退火算法
2.4.4 遗传算法搜索
2.4.5 启发式搜索技术比较
2.5 遗传算法计算实例
2.5.1 单调连续函数
2.5.2 One-Max函数
2.5.3 皇家大道问题
2.6 遗传算法杂交率与变异率关系的研究
2.6.1 研究方法简述
2.6.2 算例
2.6.3 应用
2.6.4 结论
第3章 遗传算法数学机理分析
3.1 遗传算法的基本定理
3.2 隐含并行性
3.3 Walsh模式变换
3.3.1 Walsh函数
3.3.2 用Walsh函数表示模式平均适应度
3.3.3 Walsh系数与异位显性（epistasis）
3.4 非均匀Walsh模式变换
3.5 最小欺骗问题
3.6 遗传算法欺骗问题的分析与设计
……
第4章 解连续优化问题的遗传算法
第5章 分布式遗传算法研究
第6章 遗传算法的实现技术
第7章 遗传算法应用实例
参考文献

⑥ 什么是遗传算法

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。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。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。
对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型：
遗传算法式中x为决策
变量，式2-1为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。
遗传算法的基本运算过程如下：
a)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)。
b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)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。
d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)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)。
f)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。

⑦ Visio怎样绘制遗传算法原理图

在文本工具旁有个“绘图工具”----点选里面的铅笔工具（ctrl+4），按住shift，可以画出圆弧。（需要练习一下，因为很容易画出直线。个人经验是按住shift，鼠标快速滑出圆弧后，再调整圆弧大小。）

⑧ 遗传算法原理与应用实例的介绍

《遗传算法原理与应用实例》主要结合应用实例系统讨论、介绍遗传算法原理及其应用，主要内容包括：遗传算法的基本原理和数学机理、解决连续问题优化的遗传算法和分布式遗传算法、遗传算法的实现技术、遗传算法应用实例，并给出了两个典型的遗传算法源程序。《遗传算法原理与应用实例》在详细介绍遗传算法理论与方法的同时，还给_出了基于遗传算法的费托合成反应动力学模型参数优化的详细设计应用。

⑨ 遗传算法和强化学习最大的的区别是什么

有监督的学习、无监督的学习和强化学习。 强化学习采用的是边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型，利用当前的模型来指导下一步的行动，下一步的行动获得回报之后再更新模型
遗传算法的原理 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则