遗传算法

参考书：《遗传算法原理及应用》国防工业大学 周明
《遗传算法与工程优化》玄光南、程润伟
遗传算法是一步一步逼近最优解。
遗传算法研究非线性多变量多目标的复杂自适应系统。

依据适应度函数（目标函数）进行智能式的搜索。
渐进式的优化：利用复制交换突变等操作，使得下一代的结果优于上一代。不断迭代增加。
能获得全局最优解
黑箱式的结构


框架性的算法

同时进行。

有很多局部的最优解
启发式算法。

遗传规划的概念。








防止过早的收敛。初选阶段、精选阶段。
轮盘赌的方法

累计适应度R<=Si
初选阶段可以进行等差。按照等差公式算一下。
等差复制的方式。按照适应度排列，排在前面的复制。可以选择不同的方式。
交换的算子有很多









从理论上证明遗传算法会收敛到最优解

二进制需要再解码