1.個體編碼：
一般用二進位制編碼表示乙個個體：二進位制編碼就是--基因型；個體就是--表現型
例子：乙個表現型為（1,2） 的向量的 基因型為（這裡用3位二進位制表示乙個數） 001 010
2.初始化群體：
包括群體規模、包含的個體
3.適應度計算：
適應度決定了每個個體的存活機率（或者說遺傳機率）
4.選擇運算：
通過計算個體的適應度和群體適應度（所有個體適應度相加）的相對值，作為個體的存活機率，並確定存活區間（存活機率越大則區間越大）。呼叫隨機數方法，判斷隨機數落在哪些區間選擇相應的個體存活。
5.交叉運算：
模擬染色體交叉互換。先個體之間隨機配對，複製基因，基因交叉點隨機選擇，交換基因。生成下一代
6.變異運算：
某個個體基因編碼小概率突變。選取變異基因位置，變異基因取相反值。
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...
遺傳演算法 python 簡書 遺傳演算法
優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...
資料探勘筆記 遺傳演算法
遺傳演算法 於演化論，可以理解為一開始我們產生很多個隨機解，構成第一代假設集合 也叫做種群 由這些隨機解產生一代新的種群並進行假設解集合的更新，在產生下一代隨機解過程中，好的解保留，差的解遺棄，即通過變異和交叉迭代每一步。1 種群 在演算法中迭代更新的假設集合 2 適應度函式 判斷假設好壞的定量值 ...