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遺傳算法的基本原理 遺傳算法的基本原理和具體步驟

更新時間:2022-05-24 08:28:53作者:未知

遺傳算法的基本原理 遺傳算法的基本原理和具體步驟

遺傳算法的基本原理是:遺傳算法是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律(適者生存,優(yōu)勝劣汰遺傳機制)演化而來的隨機化搜索方法,其主要特點是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作,不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定,具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力,采用概率化的尋優(yōu)方法,能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間,自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向,不需要確定的規(guī)則。

  

  遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美國的 John holland于20世紀(jì)70年代提出,該算法是根據(jù)大自然中生物體進(jìn)化規(guī)律而設(shè)計提出的。是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進(jìn)化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進(jìn)化中的染色體基因的交叉、變異等過程。在求解較為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時,相對一些常規(guī)的優(yōu)化算法,通常能夠較快地獲得較好的優(yōu)化結(jié)果。遺傳算法已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域?! ?/p>

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