群体遗传学数学基础

基于遗传算法求解TSP问题(旅游路径规划,Python实现,超详细,可视化,结果分析) 巡回旅行商问题(TSP)是组合优化中的经典问题。常见的TSP问题求解算法例如穷举法、贪心算法、动态规划算法不适用于求解大量城市或是容易得到局部最优解,所以更多优化算法应运而生。文章将基于遗传算法的原理和传统求解步骤依据具体的TSP问题做出优化改进求解51个城市最短路径规划问题,并借助python语言实现交互功能(用户可从51个城市中自行选择旅游城市,程序将为用户推荐最佳旅行方案)。 阅读详情

数学基础

以下全明白才能看懂之后的:

一对等位基因孟德尔群体及其数量表示

  • 孟德尔群体:群体遗传学研究对象,是能够互交繁殖的个体集合
  • 孟德尔群体的遗传结构:它的基因分布和基因型分布

1.群体遗传结构

(AA,Aa,aa)=(p2,p1,p0)
(A,a)=(p,q)

2.基因频率由基因型频率唯一确定

p=p2+1/2p1
q=p0+1/2p1

3.哈温伯格定律

在随机交配的大孟德尔群体中,其遗传结构为
(AA,Aa,aa)=(p2,2pq,q2)
(A,a)=(p,q)
随机交配下的平衡:
在这里插入图片描述

4.平衡群体的性质

4.1 Shannon信息熵最大

平衡群体:

(AA,aA,Aa,aa)=(p2,pq,pq,q2)

由基因库行程的基因型(正反交分开)信息源:

G =
[AA Aa aA aa
p11 p12 p21 p22]

由pij计算基因A,a的频率p,q :
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
基因型的信息熵:
在这里插入图片描述使s(G)最大的基因型频率可归结为如下条件极值:
在这里插入图片描述

https://www.numberempire.com/latexequationeditor.php
\begin{cases}
\sum\limits_{i=1}^2\sum\limits_{j=1}^2(p_{ij})=1 \\
p=1/2\sum\limits_{j=1}^2(p_{1j}+p_{j1}) \\
q=1/2\sum\limits_{j=1}^2(p_{2j}+p_{j2}) \\
s(G)=-\sum\limits_{i=1}^2\sum\limits_{j=1}^2(p_{ij}lnp_{ij})=max
\end{cases} \

构建拉格朗日函数约束条件求解:

p11=p2
p22=q2
p12=p21=pq

4.2 S(G)=2S(A)

基因库(A,a)=(p,q)的信息熵:

S(A)=-(plnp+qlnq), 0<=S(A)<=ln2

基因型的信息熵:

S(G)=-(p2lnp2+2pqlnpq+q2lnq2) =-2(plnp+qlnq)=2S(A)

遗传多态性

1.描述遗传多态性

  • 对于群体的遗传变异,通常用多态位点的比例来度量
  • 群体中基因型的多型性,通过群体中两性配子随机结合成各种基因型中杂合体的比例来描述,称为杂合度

多态位点:基因分布中绝大多数等位基因的频率在区间(0.01,0.99)之内,比如ABO血型位点

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ruby912
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