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几种智能算法的原理
及应用介绍
学 院:计算机科学技术学院
1. 遗传算法
1.1 遗传算法简介
1.2 遗传算法的基本思想
1.3 遗传算法的基本操作
1.4 遗传算法的构成要素
1.5 遗传算法的操作步骤
1.6 遗传算法的特点
1.7 遗传算法的应用领域
1.8 遗传算法的应用举例
1.1 遗传算法简介
遗传算法简称 GA ( Genetic Algorithms )是 1962 年
由美国 Michigan 大学的 Holland 教授提出的模拟自然界遗传
机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然选择学说包括以下三个方面:
( 1 )遗传:这是生物的普遍特征,亲代把生物信息交给子代,子代
总是和亲代具有相同或相似的性状。生物有了这个特征,物种才能稳
定存在。
( 2 )变异:亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差异,称为
变异。变异是随机发生的,变异的选择和积累是生命多样性的根源。
( 3 )生存斗争和适者生存:具有适应性变异的个体被保留下来,不
具有适应性变异的个体被淘汰,通过一代代的生存环境的选择作用,
性状逐渐逐渐与祖先有所不同,演变为新的物种。
1.2 遗传算法的基本思想
遗传算法将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入优化参
数形成的编码串联群体中,按所选择的适应度函数并通过遗传中
的复制、交叉及变异对个体进行筛选,使适应度高的个体被保留
下来,组成新的群体,新的群体既继承了上一代的信息,又优于
上一代。这样周而复始,群体中个体适应度不断提高,直到满足
一定的条件。遗传算法的算法简单,可并行处理,并能到全局最
优解。
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Darius_Tanz
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