遺傳演算法是一種模擬生物自然進化的一種演算法，通話對生物進化的模擬，實現對數值函式的模擬計算。它主要分為四個步驟：初始化、雜交、變異和選擇。相關實現可參考
1、初始化
初始化即初始化種群中每個個體，在左右邊界之間隨即取得每個染色體個體中每個基因的值，並根據適應值函式計算每個個體的適應值。在此處可研究一些初始化方法，使得在初始化過程中得到的個體更均勻、更有利於找到最優個體。
2、雜交
通過隨機出乙個浮點數r，若r小於雜交概率
3、變異
對染色體中每一位基因進行以下操作：1）隨機乙個浮點數r；2）比較r與變異率
4、選擇
綜上，遺傳演算法常見結構如下：
until i到固定的代數或者達到某種條件
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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 ...
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優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...
遺傳演算法歸納
遺傳演算法 genetic algorithm 是一類借鑑生物界的進化規律 適者生存 優勝劣汰遺傳機制 演化而來的隨機化搜尋方法。其主要特點是直接對結構物件進行操作，不存在求導和函式連續性的限定 具有內在的隱並行性和更好的全域性尋優能力 採用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜尋空間，自適應地...