16、遗传算法：操作原理与应用详解

遗传算法：操作原理与应用详解

1. 引言

遗传算法是一种基于自然遗传学和自然选择机制的搜索算法，它模拟了达尔文的“适者生存”过程。在遗传算法中，变量被编码，适应度函数被计算，通过各种选择方法形成交配池，随后应用多种遗传操作来搜索最优解。本文将详细介绍遗传算法中的选择方法、交叉操作、变异操作以及位运算操作等内容。

2. 选择方法与交配池形成

在遗传算法中，常见的选择方法包括轮盘赌选择、玻尔兹曼选择、锦标赛选择和稳态选择等。这些方法的目的是在繁殖阶段，根据个体的适应度概率性地为种群中的优良字符串分配更多的副本，从而形成交配池。需要注意的是，在繁殖阶段并不会产生新的字符串。

2.1 轮盘赌选择和锦标赛选择下最佳字符串的预期副本数

在给定的交配池种群中，我们可以计算轮盘赌选择和锦标赛选择下最佳字符串的预期副本数。同时，如果仅使用繁殖操作，我们还可以确定在每种选择操作下，最佳个体占据整个种群所需的代数。

2.2 初始种群的创建

可以使用“C”或FORTRAN编写程序来创建初始种群。对于n个变量，每个变量用n位字符串表示，变量的值可以从数据表中选择。假设一个目标函数，计算适应度值，并使用轮盘赌选择来生成后代。

3. 遗传操作

3.1 基本遗传操作

简单的遗传算法主要使用三种基本操作：繁殖、交叉和变异。
- 繁殖 ：为优良字符串分配更多副本，形成交配池，但不产生新字符串。
- 交叉 ：应用于交配池，希望通过交换字符串的部分内容来创建更好的字符