遗传算法2（观看B站视频笔记，含伪代码）

基本遗传算法的构成要素：

（1）染色体编码方法：使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体。

（2）个体适应度评价：这里要求所有个体的适应度必须为正数或零，特别预先确定好当目标函数值为负数时的处理方法。

（3）遗传算子

（4）基本遗传算法的运行参数

 伪代码：

 基本遗传算法的实现：

        （1）个体适应度评价：以个体适应度的大小来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。

        （2）比例选择算子：最常用和最基本的选择算子，是指个体被选中并遗传到下一代群体中的概率与该个体的适应度大小成正比。

        （3）单点交叉算子：最常用和最基本的交叉操作算子。

        （4）基本位变异算子：最简单和最基本的交叉操作算子。

       

遗传算法的应用步骤：

        （1）确定决策变量及其各种约束条件

        （2）建立优化模型

        （3）确定表示可行解的染色体编码方法

        （4）确定解码方法

        （5）确定个体适应度的量化评价方法

        （6）设计遗传算子

        （7）确定遗传算法的有关运行参数

B站链接：遗传算法2：基本遗传算法（超细致）_哔哩哔哩_bilibili