探索遗传算法：原理、流程与编码策略详解

遗传算法讲义深入探讨了遗传算法这一强大的优化工具，它在解决全局优化问题中展现出卓越性能。全球优化问题涉及在给定的搜索空间S中寻找最大化目标函数f的最优解。搜索空间分为两种类型：伪布尔优化问题（离散空间BL，如二进制位串），和连续参数优化问题（实数空间Rn中的有界集合）。 核心部分讲解了遗传算法的基本流程，首先，选择合适的编码策略将问题的参数转换为易于处理的位串结构；其次，设计适应度函数来评估个体的优劣；遗传策略包括确定种群大小、选择（如轮盘赌选择或 Tournament 选择）、交叉（如单点交叉、双点交叉等）和变异（如点突变、均匀变异）操作的概率；生成初始种群，计算个体适应度，然后通过遗传算子迭代产生新世代。遗传算法的六个关键要素是编码、初始种群设置、适应度函数、遗传操作设计、控制参数调整以及迭代终止条件。 编码的选择至关重要，因为编码方式决定了交叉操作的实现方式，编码问题被称为编码-交叉问题。问题空间是优化问题的个体表现型的集合，而GA编码空间则是由基因型个体组成的位串空间，遗传算子在此空间内进行操作。编码是将问题的实际结构映射到GA的基因表示形式的过程，这一步直接影响算法的效率和问题的解的质量。 遗传算法讲义详细介绍了这种基于自然选择和遗传机制的优化方法，强调了其在处理不同类型的优化问题时如何通过巧妙的编码和遗传操作来探索并收敛于全局最优解。理解和掌握这些基本原理对于在实际问题中应用遗传算法至关重要。