遗传算法(GA)

遗传算法

遗传算法概述

遗传算法(Genetic Algorithm)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则；

遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的，而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。

因此，第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样，后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(decoding)，可以作为问题近似最优解

遗传算法有三个基本操作：选择、交叉和变异

• 选择(Selection)
  选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁衍子孙。根据每个个体的适应度值，按照一定的规则或方法从上一代群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代种群中。选择的依据是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。

• 交叉(Crossover)
  通过交叉操作可以得到新一代个体，新个体组合了父辈个体的特性。将群体中的各个个体随机搭配成对，对每一个个体，以交叉概率交换它们之间的部分染色体。

• 变异(Mutation)
  对种群中的每一个个体，以变异概率改变某一个或多个基因座上的基因值为其他的等位