精选优质文档-倾情为你奉上遗传算法1、案例背景遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者叫基因型个体( Individuals)。一定数量的个体组成了群体（Population)。群体中个体的数目称为群体大小（Population Size），也叫群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness)。2、遗传算法中常用函数1) 创建种群函数crtbp2) 适应度计算函数ranking3) 选择函数select4) 交叉算子函数recombin5) 变异算子函数mut6) 选择函数reins7) 实用函数bs2rv8) 实用函数rep3
