遗传算法1（观看B站视频笔记，含示例代码）

最新推荐文章于 2024-10-06 21:12:33 发布

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#算法

本文介绍了遗传算法如何通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉和变异算子求解最优化问题。通过实例演示了如何构造群体、个体和遗传算子在求解旅行商问题中的应用，以及Matlab代码实现步骤。

对于最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，主要求最优解的方法有三种：枚举法、启发式算法、搜索算法。

遗传算法就是全局搜索算法。

遗传算法中最优解的搜索过程是模仿生物的进化过程，使用所谓的遗传算子（Genetic operators）作用于群体P(t)中，进行下述遗传操作，从而得到新一代群体P(t+1)。

生物是以集团的方式去进化的，那这个集团就称之为群体。群体的单元就称之为个体。

表1 生物遗传概念在遗传算法中的对应关系

生物遗传概念	遗传算法中的作用
适者生存	算法停止时，最优目标值的可行解有最大的可能被留住
个体	可行解
染色体	可行解的编码

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