理解基本遗传算法：构成要素与运行参数解析

"该资源为关于遗传算法的PPT，主要介绍了基本遗传算法的概念、构成要素、遗传算子以及运行参数。" 遗传算法是一种模仿生物进化过程的优化搜索技术，由John Holland提出，广泛应用于自然和社会现象模拟、工程计算等领域。在实际应用中，人们根据特定问题对基本遗传算法进行各种改进，形成了多种变体，但原初的Holland算法被视为基本遗传算法的代表，有时也被称为GA、SGA（Simple Genetic Algorithm）或CGA（Canonical Genetic Algorithm）。 基本遗传算法的核心组成部分包括： 1. **染色体编码**：染色体是遗传算法中的基本单元，通常用固定长度的二进制串表示。例如，一个长度为18的二进制串“100111001000101101”可以代表个体。每个二进制位对应一个基因，基因集为{0, 1}。 2. **个体适应度评价**：适应度函数衡量个体的优劣，它与目标函数相关。个体的适应度值越高，其被选中遗传到下一代的概率越大。为了保证概率计算的准确性，适应度值需为非负。适应度函数的定义需考虑到目标函数的正负值情况。 3. **遗传算子**： - **选择运算**：常用的比例选择算子依据个体的适应度值来决定其在下一代中出现的概率，适应度高的个体更有可能被选中。 - **交叉运算**：单点交叉算子是常见的一种，它在随机选择的交叉点将两个父代个体的部分基因进行交换，生成新的后代。 - **变异运算**：基本位变异算子是指以一定概率随机改变个体中的某个二进制位，增加种群多样性。 4. **运行参数**：基本遗传算法的性能很大程度上取决于四个关键参数： - **M**: 群体大小，指群体中个体的数量，一般设置为20到100之间。 - **T**: 终止进化代数，即算法运行的总代数，通常设定在100到500之间。 - **p_c**: 交叉概率，表示在每一代中发生交叉的概率，一般取值在0.4到0.99。 这些参数的选择直接影响算法的性能和收敛速度，但目前尚缺乏理论指导，往往需要通过实验调整。 基本遗传算法的运行流程包括初始化群体、计算适应度、选择、交叉、变异以及重复这些步骤直到达到预设的终止条件（如达到最大迭代次数T）。由于遗传算法的全局搜索能力和自适应性，它在解决复杂的优化问题时展现出良好的性能。然而，参数的选择、适应度函数的设计以及如何处理问题的约束都是需要考虑的关键问题。