遺傳演算法理解

3月20

日，有個同學問我一些關於遺傳演算法的**編寫，我按照她的思路寫出來第一二，四步。

但是不明白為什麼要這樣做。

我今天查了一些遺傳演算法相關資料，大概明白她為什麼要我這樣寫**了。以下是我的理解。

遺傳演算法的基本思想借鑑的是生物學基礎的遺傳和進化。

生物進化的一般過程：

1.首先要有乙個初始種群，種群的個體染色體或基因，該種群被稱為第一代。

這相當於第一步：初始化兩個二維陣列，陣列的元素取值為1，

2，3，

4，可類似理解成組成基因的

4中蛋白質。而元素的排列可類似理解成基因的序列。

2.繁殖下一代。有性生殖生物在繁殖下一代時，兩個同源染色體之間通過交叉而重組，亦即在兩個染色體的某一相同位置處

dna被切斷，其前後兩串分別交義組合而形成兩個新的染色體。

這相當於第二步：把兩個陣列的前

n個元素一一對換，因為染色體之間交叉的情況是隨機的。所以在這之前，先把兩個陣列的元素各自隨機排列一下。

3．淘汰和進化。基因的交叉將在後代個體中表現出新的混合特徵。根據達爾文的自然選擇學說，生物在生存競爭中，根據對環境的適應能力，適者生存，不適者消亡。自然界中的生物，就是根據這種優勝劣汰的原則，不斷地進行進化的。

這相當與第三步：通過乙個稱為適應度的變數來評估生物對環境的適應程度，適應度數越大，個體表現出來的生物特徵越適應環境。而對於你這個選課系統來說，通過建立乙個適應度函式，來評估兩個陣列的適應度（可理解成選課系統的合理性），適應度數越大越合理。

4.基因突變。生物在進化的過程當中有時會發生基因突變。

這相當於是第四步：為了模擬生物的基因突變，把這一代適應度較強的那個陣列（相當於是基因序列），隨機選出兩個元素互相交換。

5．迭代和迴圈。生物的進化往往要經過成千上外代才可以。

這相當於是演算法的迭代：迴圈第二至四步。直至收斂（收斂的標準要根據實際問題去定義），得出的結果可能就是整體最優解。「可能「是因為假如適應度函式設計不當（比如適應度需要的各因素權重不當）等問題，將會得出的結果根本不對或不符合常理。

所以，綜合以上所述，適應度函式的設計是整個遺傳演算法設計當中的關鍵中的關鍵。