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文章来源:资阳在线    发布时间:2019年06月20日 02:03:44  【字号:      】

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类似于自然进化,通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似,遗传算法对求解问题的本身一无所知,它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适应值来选择染色体,使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。在遗传算法中,通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码,即染色体,形成初始群体;通过适应度函数给每个个体一个数值评价,淘汰低适应度的个体,选择高适应度的个体参加遗传操作,经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。对这个新种群进行下一轮进化。 下面就是遗传算法思想:   (1) 初始化群体;   (2) 计算群体上每个个体的适应度值;   (3) 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体;   (4) 按概率Pc进行交叉操作;   (5) 按概率Pc进行突变操作;   (6) 没有满足某种停止条件,则转第(2)步,否则进入(7)。   (7) 输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。   程序的停止条件最简单的有如下二种:完成了预先给定的进化代数则停止;种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均小哦娱乐网适应度在连续若干代基本没有改进时停止。

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(责任编辑:麦宇荫)

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