術語 :
1.基因(gene) : 是串中的元素
2.染色體(chromosome) : 是基因的集合,為乙個解
3.基因組(genome) : 也稱為個體
4.群體(population) : 是基因組的集合
5.適應度(fitness) : 表示個體對環境的適應程式
6.雜交率(crossover rate) : 用來確定兩個染色體進行區域性互換以產生兩個新群體
7.變異率(mutation rate) : 用來確定染色體是否進行變異
遺傳演算法的核心函式為epoch(時代),該函式不斷地迴圈直到找出乙個解:
1.檢查每個染色體，看它解決問題的效能如何並給它乙個適應度
2.通過適應度函式從當前群體選出2個成員
3.對選出的2個成員按雜交率進行雜交,生成新個體
4.對新個體進行突變
5.重複2~4步驟,直到生成與原群體大小相同的新群體，並替代原群體
遺傳演算法入門（一）
一 遺傳演算法簡介 遺傳演算法的概念最早是由 bagley j.d 於1967年提出，後來michigan大學的 j.h.holland 教授於1975年開始對遺傳演算法的機理進行系統化的研究。遺傳演算法是受達爾文演化論啟發，借鑑生物進化過程而提出的一種啟發式搜尋演算法，它是對達爾文生物進化理論的簡...
遺傳演算法入門（二）
一 遺傳演算法的特點 二 遺傳演算法的應用 諸如尋路問題，8數碼問題，囚犯困境，動作控制，找圓心問題 在乙個不規則的多邊形中，尋找乙個包含在該多邊形內的最大圓圈的圓心 tsp問題，生產排程問題，人工生命模擬等。問題的提出與解決方案 先考慮下面這個問題的解決辦法。已知一元函式 現在要求在既定的區間內找...
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...