遗传算法手工模拟计算详解

遗传算法的基本概念和运算过程 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种常用的机器学习算法，通过模拟自然选择和遗传的过程来寻找最优解。下面是对遗传算法的基本概念和运算过程的详细解释： **个体编码** 遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。在本例中，用无符号二进制整数来表示x1,x2，分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。 **初始群体的产生** 遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。在本例中，群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。 **适应度计算** 遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。在本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体的适应度。 **选择运算** 选择运算把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。在本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。 **交叉运算** 交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要操作过程，它以某一概率相互交换某两个个体之间的部分染色体。在本例中，采用单点交叉的方法，通过随机配对、设置交叉点位置和相互交换配对染色体之间的部分基因来实现交叉运算。 **变异运算** 变异运算是对个体的某一个或某一些基因座上的基因值按某一较小的概率进行改变，它也是产生新个体的一种操作方法。在本例中，我们采用基本位变异的方法，即随机改变某个个体的某一基因值。 遗传算法通过模拟自然选择和遗传的过程来寻找最优解，包括个体编码、初始群体的产生、适应度计算、选择运算、交叉运算和变异运算等步骤。