什么是遗传算法

什么是遗传算法？~

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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，它是有美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
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(individual)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。

就是模拟自然界遗传进化的一种智能算法，百度一下会比较清楚

遗传算法 百科名片
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，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
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 式中为决策变量，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tT,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。
[编辑本段]遗传算法定义
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(individual)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。

哈代温伯格定律

是电路里的吗？

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海南藏族自治州18626213787： 遗传算法(借鉴生物界进化规律的计算模型) - 搜狗百科？
昌贪断血： 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...

海南藏族自治州18626213787： 遗传算法是什么?? - ？
昌贪断血： 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. 遗传算法(Genetic Algorithms简称GA)是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的.它来源...

海南藏族自治州18626213787： 请问一下能通俗的介绍一下什么是遗传算法吗? - ？
昌贪断血： 遗传算法(Genetic Algorithms or GAs)是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法,它是一种有效的解决最优化问题的方法.遗传算法最早是由美国Michigan大学的John Holland和他的同事及学生提出的.类似于自然界演化的基本法则,“适...

海南藏族自治州18626213787： 什么是遗传算法实值变量 - ？
昌贪断血： 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...

海南藏族自治州18626213787： 遗传算法是什么? ？
昌贪断血： 选择算子 一般随机选择 赌轮选择都可以 交叉算子 01编码的 ,传统的类似于基因串的交叉方式. 实数编码的.通常是 P(t 1,m) = aP(t,x) (1-a)P(t,y) a∈(0,1)之间交叉,这个交叉方法基本上不收敛.我的经验是把a改成(0,2)之间收敛的效果很好.当然(0,1.75)~(0,2)之间的貌似都可以.具体原因我还在分析中.

海南藏族自治州18626213787： 人工智能习题遗传算法是一种什么样的算法 - ？
昌贪断血： 百度百科一下遗传算法吧.简单说就是不同的解(解都是复杂参数控件中的向量)互相交互一部分,看哪些解比较优秀继续生存...

海南藏族自治州18626213787： 什么叫遗传算法,遗传算法有什么用 - ？
昌贪断血： 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.

海南藏族自治州18626213787： 遗传算法的概念及其内容是什么? ？
昌贪断血： 遗传算法终止条件当最优个体的适应度达到给定的阈值,或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时,或者迭代次数达到预设的代数时,算法终止

海南藏族自治州18626213787： 什么叫遗传 - ？
昌贪断血： 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(individual)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...