遗传算法 1956 原理简介 >遗传算法(G)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的 一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从 代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的 一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体； 初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产 生出越来越好的解： ·在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体； 并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的 种群。 。 这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码， 生成近似最优解。 >基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群 比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。原理简介  遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的 一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从 代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的 一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体； 初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产 生出越来越好的解： • 在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体； • 并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的 种群。 • 这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码， 生成近似最优解。  基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群 比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。 遗传算法