一文数学数模-最优算法(一)遗传算法(Genetic Algorithm)从了解到实例运用（上）（python）

目录

前言

一、遗传算法由来

二、遗传算法定义

三、算法理解

1. 梯度上升算法：

2. 模拟退火：

3. 遗传算法：

四、遗传算法的特点和应用

五、算法实现过程

六、具体实现方法

1.编码与解码

2.适应度与选择

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前言

本文主要介绍了数学建模常用模型遗传算法，从原理出发到编程实现再到实例运用。笔者参与过大大小小五次数学建模，个人觉得该优化算法值得一学。

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提示：以下是本篇文章正文内容

一、遗传算法由来

遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。1975年, J. Holland等提出了对遗传算法理论研究极为重要的模式理论,出版了专著《自然系统和人工系统的适配》,在书中系统阐述了遗传算法的基本理论和方法,推动了遗传算法的发展。20世纪80年代后,遗传算法进入兴盛发展时期，被广泛应用于自动控制、生产计划、图像处理、机器人等研究领域。

二、遗传算法定义

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland