一、遗传算法简介： 遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法，通过借助遗传学的原理，经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体（适者生存）。遗传算法从20世纪七八十年代的诞生到现在主要集中的适用范围为：NP问题（指存在多项式 ...

术语说明 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法，所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识，下面是我们将会用来的一些术语说明： 一、染色体(Chronmosome) 染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体 ...

遗传算法基本原理 借鉴物种进化的思想，将欲求解问题编码，把可行解转化为字符串形式。初始化随机产生一个种群，用合理的评价函数对种群进行评估，在此基础上进行选择、交叉、变异的操作。选择算子根据父代中个体适值大小进行选择或淘汰，保证了算法的最优搜索方向。 交叉算子模拟基因重组及随机信息交换，产生更好 ...

多峰的Shubert为： 　　 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值。 MATLAB代码： fun_mutv函数为： function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i ...

思想 遗传算法的根本思想就是达尔文的适者生存法则。 使用二进制编码（也就是基因），对要进行优化的问题的某个属性进行编码。对于更适应环境的个体它有更大的概率（选择）能够将自己的基因遗传给下一代（交叉）。 同时遗传算法还允许个体的基因有一定的概率发生突变（突变），这样可以丰富基因库，使得可以跳出 ...

要想使用遗传算法，首要任务是定义DNA编码。 传统的 GA 中, DNA 我们能用一串二进制来表示, 比如: 这里，我们仍然使用二进制编码，但是如何与我们的问题对应起来呢？ 我们知道二进制很容易转十进制，再区间压缩以下，这样一个DNA和一个解一一映射 ...

摘要 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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。 本文在遗传算法的模式理论的基础上，用Matlab程序实现了遗传算法，实现了5个二维单目标函数优化和解决了20个城市 ...