一張圖解釋什么是遺傳算法_遺傳算法簡介及代碼詳解

(allele)

數據值,屬性,值

基因座

(locus)

位置,

iterator

位置

表現型

(phenotype)

參數集,解碼結構,候選解

染色體:又可以叫做基因型個體

(individuals)

群體

/

種群

(population)

:一定數量的個體組成,及一定數量的染色體組成,群體中個體的數

量叫做群體大小。

初始群體:若干染色體的集合,即解的規模,如

30

50

等,認為是隨機選取的數據集合。

適應度

(fitness)

:各個個體對環境的適應程度

優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間,

就是把實際問題的解用染色體表示,

稱為編碼,

反過程為解碼

/

譯碼,因為優化后要進行評價(此時得到的解是否較之前解優越)

,所以要返

回問題空間,故要進行解碼。

SGA

采用二進制編碼,

染色體就是二進制位串,每一位可稱

為一個基因

如果直接生成二進制初始種群,

則不必有編碼過程,

但要求解碼時將染色體解

碼到問題可行域內。

遺傳算法的準備工作

:

1)

數據轉換操作,包括表現型到基因型的轉換和基因型到表現型的轉換。前者是把求

解空間中的參數轉化成遺傳空間中的染色體或者個體

(encoding)

,后者是它的逆操作

(decoding)

2)

確定適應度計算函數,可以將個體值經過該函數轉換為該個體的適應度,該適應度

的高低要能充分反映該個體對于解得優秀程度。非常重要的過程。

遺傳算法

基本過程為

:

1)

編碼,創建初始群體

2)

群體中個體適應度計算

3)

評估適應度

4)

根據適應度選擇個體

5)

被選擇個體進行交叉繁殖

6)

在繁殖的過程中引入變異機制

7)

繁殖出新的群體,回到第二步

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