遗传算法原理与应用
遗传算法的原理和应用
遗传算法的原理和应用专业：信息与计算科学班级：信计1 3 1学号：1315030110姓名：马琳遗传算法的原理和应用遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术。
遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主要有以下特点：1、遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身，而遗传算法处理决策变量的某种编码形式，使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念，可以模仿自然界生物的遗传和进化机理，也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。
2、遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。
3、遗传算法使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性。
4、遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。
遗传算法的基本运算过程如下：a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。
选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算：将交叉算子作用于群体。
遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算：将变异算子作用于群体。
即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
遗传算法的原理及其应用
遗传算法的原理及其应用1. 介绍遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等基本生物学机制，搜索优化问题的解空间。
本文将介绍遗传算法的基本原理，并探讨它在不同领域的应用。
2. 遗传算法的原理遗传算法的基本原理包括编码、初始化种群、选择、交叉、变异和更新种群等步骤。
2.1 编码在遗传算法中，问题的解被编码成染色体，通常使用二进制串来表示。
编码方式可以根据问题的特点进行设计，常见的编码方式包括二进制编码、实数编码和排列编码等。
2.2 初始化种群遗传算法首先需要初始化一个种群，其中每个个体代表一个潜在解。
初始种群的大小和个体的编码方式都是根据具体问题进行选择的。
2.3 选择在每一代中，根据适应度函数的评价结果，从当前种群中选择一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。
较优秀的个体将有更高的概率被选择。
2.4 交叉通过交叉操作，从父代个体中产生子代个体。
交叉操作通常通过交换染色体中的基因片段来实现。
交叉点的选择可以按照固定比例随机选取，也可以根据染色体的特点进行选择。
2.5 变异为了增加种群的多样性和避免陷入局部最优解，遗传算法引入了变异操作。
变异操作通常通过改变染色体中的一个或多个基因来实现。
变异操作的概率可以根据问题的特性进行调节。
2.6 更新种群经过选择、交叉和变异等操作后，得到新一代的个体，用于替代上一代的个体。
新个体将继续进入下一代的选择、交叉和变异等操作，直到满足终止条件。
3. 遗传算法的应用遗传算法具有广泛的应用领域，以下是其中几个常见的应用：3.1 组合优化问题遗传算法在组合优化问题中广泛应用，如旅行商问题（TSP）、背包问题和任务调度等。
通过合适的编码和适应度函数设计，遗传算法能够搜索出较优的组合方案。
3.2 函数优化问题遗传算法可以用于函数优化问题，如寻找函数的最大值或最小值。
通过优化函数的适应度函数，遗传算法能够在解空间中搜索到全局最优解或近似最优解。
3.3 机器学习遗传算法在机器学习中的应用也很广泛，如优化神经网络的权重和结构，参数调优和特征选择等。
遗传算法的原理与应用
遗传算法的原理与应用1. 简介遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种以模拟自然界的进化过程为基础的优化算法。
它模拟了遗传、变异和适应度评估等生物进化过程，通过对个体的基因编码和基因操作，以达到解决优化问题的目的。
遗传算法具备全局搜索能力、自适应性和并行计算特性，广泛应用于求解多样化且复杂的优化问题。
2. 基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟自然界的进化过程，逐代优胜劣汰，最终得到适应度最高的个体。
具体步骤如下： - 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
- 评估适应度：根据问题的目标函数，对每个个体进行适应度评估。
- 选择：根据个体的适应度值，进行选择操作，保留适应度较高的个体。
- 交叉：随机选取父代个体，通过交叉操作产生新的个体。
- 突变：对新个体的基因进行变异操作。
- 替换：根据一定的替换策略，将新个体替换原有个体。
- 终止条件：达到预定的终止条件，例如迭代次数达到上限或适应度达到一定阈值。
3. 应用领域3.1 优化问题求解遗传算法广泛应用于各类优化问题的求解，如： - 旅行商问题：通过遗传算法求解旅行商问题，即在给定的城市集合中，找出使得旅行路径最短的路径。
- 装箱问题：通过遗传算法解决一维装箱问题，即如何将多个物品放入尽量少的箱子中。
- 车辆路径问题：通过遗传算法优化车辆路径，以达到降低成本和提高效率的目的。
- 工程优化问题：利用遗传算法对工程设计参数进行优化，使系统性能最优化。
3.2 机器学习与数据挖掘遗传算法在机器学习和数据挖掘领域也得到了广泛应用，常见的应用有： - 特征选择：通过遗传算法筛选出最优的特征子集，提高模型性能。
- 参数调优：利用遗传算法搜索最优的模型参数组合，提高模型准确度。
- 聚类分析：通过遗传算法对无标签数据进行聚类，发现数据内部的隐含结构。
- 分类模型优化：通过遗传算法优化分类模型的参数，提高模型的分类准确度。
4. 优点与不足4.1 优点•全局搜索能力：通过不断进化和选择，遗传算法具备较好的全局搜索能力，能够搜索到问题可能的最优解。
遗传算法原理及应用
遗传算法原理及应用介绍遗传算法是一种受生物进化理论启发的优化算法，它模拟了自然界中的基因编码、交叉、变异和选择等过程。
遗传算法被广泛应用于求解复杂问题，如优化问题、搜索问题、机器学习等领域。
本文将介绍遗传算法的基本原理、流程以及在不同领域中的应用。
基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟进化过程来搜索最优解。
算法通过构建一个种群，每个个体都代表了一个解。
通过遗传操作，包括选择、交叉和变异，不断改进种群中的个体，使其逐步逼近最优解。
1. 初始化种群遗传算法的第一步是初始化一个种群，种群中的个体表示待解决问题的一个可能解。
个体可以用二进制编码、整数编码、浮点编码等方式表示。
种群的大小和个体的编码方式会直接影响算法的搜索能力和效率。
2. 适应度评估每个个体都会通过适应度函数进行评估，适应度函数衡量了个体的适应程度，即其解决问题的能力。
适应度函数的选择依赖于具体问题的特点，如最大化问题可以使用目标函数值作为适应度，最小化问题可以使用目标函数的倒数或负值作为适应度。
3. 选择操作选择操作通过概率选择机制从种群中选择个体，用于构建下一代种群。
适应度高的个体被选中的概率较大，从而保留有较好的性状。
选择算子的选择有多种方法，如轮盘赌选择、锦标赛选择等，这些方法可以根据具体问题的特点进行调整。
4. 交叉操作交叉操作模拟了自然界中基因的交换过程，通过交换两个个体的染色体片段来产生新的个体。
交叉操作能够将两个个体的优良特性进行组合，从而产生具有更好适应度的后代。
交叉操作的方式多种多样，如单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
5. 变异操作变异操作模拟了自然界中基因的突变过程，通过改变个体的某些基因来产生新的个体。
变异操作保持了种群的多样性，并有可能引入新的解决方案。
变异操作的方式也有多种，如位变异、边界变异、非均匀变异等。
6. 更新种群经过选择、交叉和变异操作后，生成了下一代种群。
通过不断迭代以上步骤，种群的适应度逐渐提高，优秀的个体会逐渐占据主导地位。
遗传算法的原理及其应用实例
遗传算法的原理及其应用实例遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法。
它模拟了自然进化的过程，通过选择、交叉和变异等方式不断优化解决问题的方法。
遗传算法已经在很多领域得到了广泛应用，如机器学习、图像处理、数据挖掘、优化、智能控制等领域。
遗传算法的原理遗传算法的三个基本操作是选择、交叉和变异。
选择操作是基于适应度函数对个体进行评估，优秀的个体会有更大的概率被选中。
交叉操作是将两个或多个个体的部分基因进行互换，在新一代中产生更好的个体。
变异操作是根据一定的概率对个体的某些基因进行随机变异，以增加新的可能性。
遗传算法的应用实例1.优化问题遗传算法已成功应用于很多优化问题中。
例如，在工程设计领域中，遗传算法可以用来求解复杂的数学模型，以优化设计变量，如大小、材料和形状等，来满足特定的需求。
在机器学习和人工智能领域中，遗传算法被广泛用于模型优化和参数调整。
2.路径规划遗传算法还可以被用来解决复杂路径规划问题，如飞机航线规划、智能出租车路径规划等。
通过评估适应度函数，遗传算法可以找到一条最短或最优的路线，可以用于优化运输成本、提高效率等。
3.学习算法遗传算法还可用于生成人工神经网络的拓扑结构，进一步实现学习算法的优化。
遗传算法能够通过超参数的选择，使神经网络表现更好的能力，因此在很多领域中如自然语言处理、图像处理、语音识别等领域中被广泛应用。
总之，遗传算法不仅具有优化复杂问题的能力，而且还是一种可扩展，灵活，易用和高度可定制的算法。
随着计算力的增强和算法技术的提高，遗传算法在未来的发展中将会有更为广泛的应用。
遗传算法原理与应用
变异群体
二、遗传算法原理及实现技术(10)
3、遗传算法的基本实现技术
(1)编码方法 (2)种群初始化 (3)适应度函数 (4)遗传算子 (5)参数选择
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二、遗传算法原理及实现技术(11)
(1)编码方法
在遗传算法中如何描述问题的可行解，即将一个问 题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜 索空间的转换方法就称为编码。编码是应用遗传算法 时要解决的首要问题，也是设计遗传算法时的一个关 键步骤。
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一、遗传算法概述(3)
2、遗传算法的基本思想
z 根据问题的目标函数构造适值函数 (Fitness Function)； z 产生一个初始种群(10-1000)； z 根据适值函数的好坏，不断选择繁殖； z 若干代后得到适值函数最好的个体即最优解。
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选择 遗传运算 更新种群
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向改进方向移动(在编码空间做)
二、遗传算法原理及实现技术(4)
(1)编码
解空间
编码
一个解的编码 染色体(chromosome)
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其中的一个码和码所在的位置 基因(gene)/基因位
二、遗传算法原理及实现技术(5)
(2)初始化
编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、实 数编码方法、符号编码方法。
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二、遗传算法原理及实现技术(12)
①二进制编码方法
二进制编码方法是遗传算法中最常用的一种编码方 法，它使用的编码符号集是由二进制符号0和1所组成的 二值符号集{0,1}，它所构成的个体基因型是一个二进 制编码符号串。
遗传算法的的原理及应用
遗传算法的原理及应用1. 介绍遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的生物遗传、变异、选择等过程，来求解最优化问题。
本文将介绍遗传算法的原理和一些应用示例。
2. 原理遗传算法的原理主要包括以下几个步骤：2.1 初始化首先，需要根据问题的特性和规模，确定遗传算法的一些参数，如种群大小、染色体长度、变异率等，并随机生成初始种群。
2.2 评价对于给定的初始种群，根据问题的评价函数，对每个个体进行评价，得到适应度值。
适应度值反映了个体解决问题的优劣程度。
2.3 选择根据个体的适应度值，利用选择算子选择一些个体作为下一代的父代，通常选择适应度高的个体，以增加下一代的优秀性。
2.4 交叉在交叉操作中，从父代个体中选取两个个体，通过染色体的交叉点，将部分染色体进行交换，生成两个新的个体作为下一代的子代。
2.5 变异变异操作是为了保持种群的多样性，通过随机改变染色体中的部分基因，引入新的基因信息。
变异率一般较低，以避免过多的基因变化。
2.6 更新将经过选择、交叉和变异操作后的新一代个体替代原有的个体，形成新的种群。
然后继续进行评价、选择、交叉和变异的循环操作，直到满足终止条件。
3. 应用遗传算法被广泛应用于很多领域，下面将介绍几个常见的应用示例。
3.1 优化问题由于遗传算法能够在较大的搜索空间中找到最优解，因此被广泛应用于优化问题的求解。
例如，在工程设计中，通过优化设计变量，可以实现最小化成本或最大化性能的目标。
3.2 机器学习遗传算法在机器学习领域也有广泛的应用。
例如，在神经网络的权重调整中，可以利用遗传算法来搜索最优的权重参数。
3.3 调度问题调度问题常常涉及到任务安排、资源调配等。
遗传算法可以用来求解这些问题，通过优化任务的分配和资源的利用效率，提高任务的完成效率。
3.4 图像处理遗传算法在图像处理中的应用也很多。
例如，在图像增强中，通过遗传算法优化图像的亮度、对比度等参数，可以获得更好的图像效果。
遗传算法的原理与应用
遗传算法的原理与应用遗传算法是一种受自然遗传和进化理论启发的优化算法，广泛应用于许多领域，包括生物学、数学、计算机科学等。
本文将介绍遗传算法的基本原理，以及在植物育种方面的应用，并探讨未来的发展方向和挑战。
一、遗传算法的基本原理遗传算法模拟了自然界的遗传和进化过程，主要包括选择、交叉和变异三个基本操作。
选择操作基于适应度函数，用于选择具有较高适应度的个体作为亲代；交叉操作模拟了生物杂交过程，用于产生新的个体；变异操作则模拟了基因突变，为个体引入新的遗传信息。
1、选择概率选择概率是指根据适应度函数评估个体适应度后，决定个体被选中的概率。
一般而言，适应度高的个体被选中的概率更高。
选择操作的目标是找到具有最高适应度的个体，以便将其遗传信息传递给下一代。
2、交叉概率交叉概率决定了两个个体在杂交过程中遗传信息交换的程度。
交叉操作将两个个体的染色体按照一定的方式进行重组，以产生新的个体。
交叉概率越高，遗传信息交换的可能性越大。
3、变异概率变异概率是指在基因传递过程中，基因发生突变的概率。
变异操作引入了新的遗传信息，为进化过程提供了更多的可能性。
变异概率较低，但其在某些情况下对于避免算法陷入局部最优解具有重要作用。
4、自交系数自交系数是指个体在自交过程中产生自交子代的概率。
在遗传算法中，自交操作常用于模拟实际生物在繁殖过程中的自交现象。
自交系数可以根据实际问题的需求进行设定，以满足特定的优化目标。
二、遗传算法在植物育种中的应用在农业领域，遗传算法为植物育种提供了新的思路和方法。
通过模拟自然界的遗传和进化过程，遗传算法可以优化作物的品质和产量。
以下是一个简单的例子，说明遗传算法在植物育种中的应用。
假设我们想要培育一种具有高产量和优良品质的玉米品种。
首先，我们可以通过遗传算法对现有的玉米品种进行优化选择，找到具有较高适应度的玉米品种作为亲本。
然后，我们可以通过交叉和变异操作，生成新的玉米品种。
在每一次迭代过程中，我们根据适应度函数评估新品种的品质和产量，并选择具有最高适应度的品种作为亲本进行下一次迭代。
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（2） 利用比例选择算子的公式，计算每个个体被
选中遗传到下一代群体的概率；
（3） 采用模拟赌盘操作（即生成0到1之间的随机
数与每个个体遗传到下一代群体的概率进行匹配） 来确定各个个体是否遗传到下一代群体中。
交叉算子
所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色
体依据交叉概率 Pc 按某种方式相互交换其部分基
对遗传算子 的改进
排序选择 均匀交叉 逆序变异
（1） 对群体中的所有个体 按其适应度大小进行降序排 序； （2） 根据具体求解问题， 设计一个概率分配表，将各 个概率值按上述排列次序分 配给各个个体； （3） 以各个个体所分配到 的概率值作为其遗传到下一 代的概率，基于这些概率用 赌盘选择法来产生下一代群 体。
定义距、低阶的模式，在连续的后代里获得至
少以指数增长的串数目，这主要是因为选择使
最好的模式有更多的复制，交叉算子不容易破 坏高频率出现的、短定义长的模式，而一般突 变概率又相当小，因而它对这些重要的模式几 乎没有影响。
积木块假设
积木块假设：遗传算法通过短定义距、低阶
以及高平均适应度的模式（积木块），在遗传操
变异点 变异前： 000001110000000010000 变异后： 000001110001000010000
运行参数
（1）M ： 种群规模
（2）T ： 遗传运算的终止进化代数
（3）Pc ： 交叉概率 （4）Pm ： 变异概率
SGA的框图
产生初始群体
是
输出结果并结束 是否满足停止准则
否
计算个体适应度值
1、遗传算法的数学基础
（1）模式定理 （2）积木块假设
模式
模式是指种群个体基因串中的相似样 板，它用来描述基因串中某些特征位相同 的结构。在二进制编码中，模式是基于三 个字符集(0,1,*)的字符串，符号*代表任意 字符，即 0 或者 1。 模式示例：10**1
两个定义
定义1：模式 H 中确定位臵的个数称为模式
索停滞不前，造成算法的不收敛。
变异概率对收敛性的影响
变异操作是对种群模式的扰动，有利 于增加种群的多样性 。但是，变异概率太 小则很难产生新模式，变异概率太大则会 使遗传算法成为随机搜索算法。
遗传算法的本质
遗传算法本质上是对染色体模式所进行 的一系列运算，即通过选择算子将当前种群
中的优良模式遗传到下一代种群中，利用交
作下相互结合，最终接近全局最优解。
模式定理保证了较优模式的样本数呈指数增
长，从而使遗传算法找到全局最优解的可能性存
在；而积木块假设则指出了在遗传算子的作用下，
能生成全局最优解。
2、遗传算法的收敛性分析
遗传算法要实现全局收敛，首先要求 任意初始种群经有限步都பைடு நூலகம்到达全局最优 解，其次算法必须由保优操作来防止最优 解的遗失。与算法收敛性有关的因素主要 包括种群规模、选择操作、交叉概率和变 异概率。
执行M/2次
比例选择运算
单点交叉运算 基本位变异运算
产生新一代群体
3、遗传算法的特点
（1）群体搜索，易于并行化处理； （2）不是盲目穷举，而是启发式搜索； （3）适应度函数不受连续、可微等条件的约 束，适用范围很广。
二、遗传算法原理
1、遗传算法的数学基础
2、遗传算法的收敛性分析
3、遗传算法的改进
遗传算法的改进途径
（1）对编码方式的改进
（2）对遗传算子 的改进 （3）对控制参数的改进 （4）对执行策略的改进
对编码方式的改进
二进制编码优点在于编码、解码操作
简单，交叉、变异等操作便于实现，缺点 在于精度要求较高时，个体编码串较长， 使算法的搜索空间急剧扩大，遗传算法的 性能降低。格雷编码克服了二进制编码的 不连续问题 ，浮点数编码改善了遗传算法 的计算复杂性 。
常用的智能优化算法
（1）遗传算法 （Genetic Algorithm， 简称GA）
（2）模拟退火算法
（Simulated Annealing， 简称SA）
（3）禁忌搜索算法
（Tabu Search， 简称TS）
……
智能优化算法的特点
它们的共同特点：都是从任一解出发， 按照某种机制，以一定的概率在整个求解 空间中探索最优解。由于它们可以把搜索 空间扩展到整个问题空间，因而具有全局 优化性能。
对遗传算子 的改进
排序选择 均匀交叉 逆序变异
（1） 随机产生一个与个体 编码长度相同的二进制屏蔽 字P = W1W2…Wn ； （2） 按下列规则从A、B两 个父代个体中产生两个新个 体X、Y：若Wi = 0，则X的第 i个基因继承A的对应基因，Y 的第i个基因继承B的对应基 因；若Wi = 1，则A、B的第i 个基因相互交换，从而生成X、 Y的第i个基因。
算子采用基本位变异算子。
基本位变异算子
基本位变异算子是指对个体编码串随机
指定的某一位或某几位基因作变异运算。对
于基本遗传算法中用二进制编码符号串所表
示的个体，若需要进行变异操作的某一基因
座上的原有基因值为0，则变异操作将其变 为1；反之，若原有基因值为1，则变异操作 将其变为0 。
基本位变异算子的执行过程
对控制参数的改进
Srinvivas等人提出自适应遗传算法，即PC和
Pm能够随适应度自动改变，当种群的各个个体适
应度趋于一致或趋于局部最优时，使二者增加， 而当种群适应度比较分散时，使二者减小，同时 对适应值高于群体平均适应值的个体，采用较低 的PC和Pm，使性能优良的个体进入下一代，而低
于平均适应值的个体，采用较高的PC和Pm，使性
叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模
式突变。通过这些遗传操作，模式逐步向较
好的方向进化，最终得到问题的最优解。
3、遗传算法的改进
遗传欺骗问题：在遗传算法进化过 程中，有时会产生一些超常的个体，这 些个体因竞争力太突出而控制了选择运 算过程，从而影响算法的全局优化性能， 导致算法获得某个局部最优解。
f ( x) x sin(10 x) 2.0
x∈[-1,2] ，求解结果精确到6位小数。
SGA对于本例的编码
由于区间长度为3，求解结果精确到6位小 数，因此可将自变量定义区间划分为3×106等 份。又因为221 < 3×106 < 222 ，所以本例的二 进制编码长度至少需要22位，本例的编码过程 实质上是将区间[-1，2]内对应的实数值转化为
对遗传算子 的改进
排序选择 均匀交叉 逆序变异
变异前： 3 4 8 | 7 9 6 5 | 2 1 变异前： 3 4 8 | 5 6 9 7 | 2 1
对控制参数的改进
Schaffer建议的最优参数范围是： M = 20-100， T = 100-500， Pc = 0.4-0.9， Pm = 0.001-0.01。
种群规模对收敛性的影响
通常，种群太小则不能提供足够的 采样点，以致算法性能很差；种群太大， 尽管可以增加优化信息，阻止早熟收敛 的发生，但无疑会增加计算量，造成收 敛时间太长，表现为收敛速度缓慢。
选择操作对收敛性的影响
选择操作使高适应度个体能够以更大的 概率生存，从而提高了遗传算法的全局收敛 性。如果在算法中采用最优保存策略，即将
H 的阶，记作O(H)。例如O(10**1)=3 。 定义2：模式 H 中第一个确定位臵和最后一 个确定位臵之间的距离称为模式 H 的定义 距，记作δ(H)。例如δ(10**1)=4 。
模式的阶和定义距的含义
模式阶用来反映不同模式间确定性
的差异，模式阶数越高，模式的确定性
就越高，所匹配的样本数就越少。在遗
身的要求而定。
选择算子
遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个 体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到
下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗
传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就 是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传 到下一代群体。SGA中选择算子采用轮盘赌选择 方法。
轮盘赌选择方法
变异算子
所谓变异运算，是指依据变异概率 Pm 将个
体编码串中的某些基因值用其它基因值来替换，
从而形成一个新的个体。遗传算法中的变异运 算是产生新个体的辅助方法，它决定了遗传算 法的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。 交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对
搜索空间的全局搜索和局部搜索。 SGA中变异
父代群体中最佳个体保留下来，不参加交叉
和变异操作，使之直接进入下一代，最终可
使遗传算法以概率1收敛于全局最优解。
交叉概率对收敛性的影响
交叉操作用于个体对，产生新的个体， 实质上是在解空间中进行有效搜索。交叉 概率太大时，种群中个体更新很快，会造 成高适应度值的个体很快被破坏掉；概率
太小时，交叉操作很少进行，从而会使搜
标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子
(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，
产生新一代的候选解群，重复此过程，直到
满足某种收敛指标为止。
2、基本遗传算法
基本遗传算法（Simple Genetic Algorithms，简称SGA，又称简单遗传算法 或标准遗传算法），是由Goldberg总结出 的一种最基本的遗传算法，其遗传进化操 作过程简单，容易理解，是其它一些遗传 算法的雏形和基础。
遗传算法起源
遗传算法是由美国的J. Holland教授于 1975年在他的专著《自然界和人工系统的 适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生 物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜 索算法 。
遗传算法的搜索机制
遗传算法模拟自然选择和自然遗传过 程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在
每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指
因，从而形成两个新的个体。交叉运算是遗传算
法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算