精选优质文档-倾情为你奉上遗传算法简述及代码详解声明:本文内容整理自网络,认为原作者同意转载,如有冒犯请联系我。遗传算法基本内容遗传算法为群体优化算法,也就是从多个初始解开始进行优化,每个解称为一个染色体,各染色体之间通过竞争、合作、单独变异,不断进化。遗传学与遗传算法中的基础术语比较染色体(chromosome) 数据,数组,序列基因(gene)单个元素,位等位基因(allele)数据值,属性,值基因座(locus) 位置,iterator位置表现型(phenotype) 参数集,解码结构,候选解染色体:又可以叫做基因型个体(individuals)群体/种群(population):一定数量的个体组成,及一定数量的染色体组成,群体中个体的数 量叫做群体大小。初始群体:若干染色体的集合,即解的规模,如30,50等,认为是随机选取的数据集合。适应度(fitness):各个个体对环境的适应程度优化时先要将实际问题转换到遗传空间,就是把实际问题的解用
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