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
