概念原理 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体 ...

　　此文仅用于记录自己的遗传算法的学习过程，对代码做了微微的改动，加了点注释，可能存在错误。参考：https://blog.csdn.net/kyq0417/article/details/84345094 ...

进化算法之遗传算法 进化算法Evoluation Algorithms(EAs)有以下三个特征： Population-Based：进化算法的优化过程可以描述为：从当前一些比较差的解集当中生成相对比较好的一点的解集。而当前的解集叫做Population ...

Solution） 使用遗传算法进行求解Pareto最优解： 权重系数变换 ...

遗传算法的概念 是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法，在1975年由Holland教授提出。 生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。 遗传算法 ...

优化算法入门系列文章目录（更新中）： 　　1. 模拟退火算法 　　2. 遗传算法 　　遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍 ...

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因 ...

：两个染色体生成一个新的染色体，新染色体上的基因由轮盘赌算法完成。在每完成一次进化后，都要计算每一条染色 ...