52、文本聚类中的遗传算法

文本聚类中的遗传算法

1. 遗传算法简介

遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）是一种受自然选择和遗传学启发的优化技术。它由 John Holland 于 1975 年提出，基于 Charles Darwin 在《物种起源》中确立的自然选择和适者生存原则。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，来寻找复杂问题的最优解。

1.1 基础术语

遗传算法中的术语来源于生物学，具体定义如下：

• 种群 ：问题潜在解决方案的集合。
• 代 ：进化过程的每一步。
• 染色体 ：以编码形式存储问题解决方案的数据结构。
• 个体 ：种群的每个成员，由染色体及其相应的适应度表示。
• 基因 ：染色体中编码的每个参数。
• 等位基因 ：一个确定基因可以取的每个值。
• 表型 ：通过解码染色体得到的解决方案。
• 基因型 ：存储在染色体中的编码解决方案。

1.2 概念算法

遗传算法的基本步骤如下：

1. 创建初始种群（第 0 代）。
2. 评估初始种群。
3. 当停止准则未满足时，