一、遗传算法原理介绍 　　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 ...

1. 遗传算子简介 1 选择算子 把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率 复制到新的群体中，遗传算法中最 常用的选择方式是轮盘赌选择方式。轮盘赌选择步骤如下： （1）求群体中所有个体的适应值总和S； （2）产生一个0到S之间 ...

在以前的文章（简单遗传算法MATLAB实现）中已经介绍过，遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的启发式算法，它的核心思想就是优胜劣汰，适应性好的个体将在生存竞争中获得更大的生存机会，而适应差的将更有可能在竞争中失败，从而遭到淘汰。 1. 生物进化 图1用了一个非常形象的实例 ...

最近看了一下遗传算法，使用轮盘赌选择染色体，使用单点交叉，下面是代码实现（python3） ...

算法特征:自由空间, 定长编码 核心操作:选择: 择优选择交叉: 全空间可遍历变异: 增强全空间的搜索能力 编码选择:二进制编码, 字符编码, 小数编码注意: 编码选择以方便核心的三个操作为准, 具体问题具体分析. 适用范围:一般来讲, 如果一个优化问题的特征空间满足遗传算法 ...

关于遗传算法 遗传算法是仿照自然界中生物进化而产生的一类优化算法。个人感觉遗传算法简单粗暴，适应性广。关于遗传算法的介绍网上有很多了，这里按照我自己的理解简单概括一下。 编码解码，将待优化的参数编码为DNA序列，最简单直接的为二进制编码（即有两种碱基的DNA链）； 生成随机初代 ...

我是小鸭酱，博客地址为： http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下运用MATLAB实现遗传算法： clc clear %参数 a = 0 ; b = 4 ; eps = 0.01 ...

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。本文简要地介绍了遗传算法的基本概念和实现，希望能为读者展示启发式搜索的魅力。_ 如上图（左）所示，遗传算法的个体由多条染色体组成，每条染色体由多个基因组成。上图（右 ...