自然演變是一種基於群體的優化過程，在計算機上對這個過程進行**，產生了隨機優化技術，在應用於解決現實世界中的難題時，這種技術常勝過經典的優化方法，遺傳演算法就是根據自然演變法則開發出來的
遺傳演算法的基本原理
遺傳演算法（ga）是不需要求導的隨機優化方法，它以自然選擇和演變過程為基礎，但是聯絡又是不牢靠的
遺傳演算法（genetic algorithm）是模擬達爾文生物演化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜尋最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的乙個種群（population）開始的，而乙個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(individual)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭髮的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的對映即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很複雜，我們往往進行簡化，如二進位制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並借助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
3.遺傳演算法的基本概念
染色體串 基因串中的特徵 位點串中的位置 等位值位置值（通常0或1）
基因型串結構 表型特性（特徵）集合
4.遺傳演算法的特性
a: 遺傳演算法是並行搜尋方法，他能在並行處理機上執行，極大地提高了執行速度
b: 遺傳演算法可應用於連續型優化問題和離散性優化問題
c: 遺傳演算法是隨機的，陷入區域性最小點的可能性較小，而在實際優化應用中，其他方法不可避免要陷入區域性小點
d: 遺傳演算法的靈活性便於識別複雜模型中的結構和引數
遺傳演算法的基本運算
a)初始化：設定進化代數計數器t=0，設定最大進化代數t，隨機生成m個個體作為初始群體p(0)。
b)個體評價：計算群體p(t)中各個個體的適應度。
遺傳演算法
遺傳演算法
c)選擇運算:將選擇運算元作用於群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。
d)交叉運算：將交叉運算元作用於群體。遺傳演算法中起核心作用的就是交叉運算元。
e)變異運算：將變異運算元作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。
群體p(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代群體p(t+1)。
f)終止條件判斷:若t=t,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。
用遺傳演算法進行優化
a: 編碼方案和初始化 b: 適合度設計 c: 選擇 d: 交叉 e: 突變
7.遺傳演算法的簡單例證
要對某個問題應用遺傳演算法，必須定義或選擇一下5部分
a: 為問題的潛在解選擇遺傳表述或編碼方案
b: 一種建立潛在解的初始群體的方法
c: 乙個評價函式，它扮演著環境的決策，根據「適合度」對解進行評級
d: 改變後代成分的遺傳運算元
e: 遺傳演算法使用的不同引數值（群體大小、應用運算元的比率等）
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 ...
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...