精选优质文档-倾情为你奉上遗传算法编码及算子简介遗传算法主要是通过遗传操作对群体中具有某种结构形式的个体施加结构重组处理，从而不断地搜索出群体中个体间的结构相似性，形成并优化积木块以逐渐逼近最优解。由此可见，必须把群体中的个体转化成按一定基因结构组成的染色体或个体，即编码。编码原则包括两条：1.有积极积木块编码规则，即所定编码应当易于生成所求问题相关的短距和低阶的积木块。 2.最小字符集编码规则，即所定编码应用最小字符集以使问题得到自然的表示或描述。规则一是基于模式定理和积木块假设；规则二提供了一种更为实用的编码规则。评估编码策略常采用的规范有： 1.完备性：问题空间中的所有点都能作为GA空间的点表现。 2.健全性：GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。 3.非冗余性：染色体和候选解一一对应。这些评估规范是独立于问题领域的普遍准则。对某个具体的应用领域而言，应该客观化地比较和评估该问题领域中所用的编码方法。应用遗传算法进行优化，首先将问题描述成串的形式，以模拟染色体。选择何种编码方式对算法的运行有很大的影响。现在，流行的观点认为二进
