遗传算法I
遗传算法遗传算法

(5)遗传算法在解空间进行高效启发式搜索,而非盲 目地穷举或完全随机搜索;
(6)遗传算法对于待寻优的函数基本无限制,它既不 要求函数连续,也不要求函数可微,既可以是数学解 析式所表示的显函数,又可以是映射矩阵甚至是神经 网络的隐函数,因而应用范围较广;
(7)遗传算法具有并行计算的特点,因而可通过大规 模并行计算来提高计算速度,适合大规模复杂问题的 优化。
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(4)基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定:
M:群体大小,即群体中所含个体的数量,一般取为 20~100; G:遗传算法的终止进化代数,一般取为100~500; Pc:交叉概率,一般取为0.4~0.99;
Pm:变异概率,一般取为0.0001~0.1。
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10.4.2 遗传算法的应用步骤
遗传算法简称GA(Genetic Algorithms)是1962年 由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最 优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起 来的。自然选择学说包括以下三个方面:
1
(1)遗传:这是生物的普遍特征,亲代把生物信息交 给子代,子代总是和亲代具有相同或相似的性状。生 物有了这个特征,物种才能稳定存在。
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(3)生产调度问题 在很多情况下,采用建立数学模型的方法难以对生
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具,在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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(4)自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
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遗传算法

1.3 遗传算法与传统方法的比较
传统算法 起始于单个点 遗传算法 起始于群体
改善 (问题特有的)
否
改善 (独立于问题的) 否
终止?
终止? 是 结束
是
结束
1.3.1遗传算法与启发式算法的比较
启发式算法是通过寻求一种能产生可行解的启发式规则,找到问 题的一个最优解或近似最优解。该方法求解问题的效率较高,但是具有 唯一性,不具有通用性,对每个所求问题必须找出其规则。但遗传算法 采用的是不是确定性规则,而是强调利用概率转换规则来引导搜索过程。
1.2 遗传算法的特点
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制 的随机搜索法。它与传统的算法不同,大多数古典的优化算 法是基于一个单一的度量函数的梯度或较高次统计,以产生 一个确定性的试验解序列;遗传算法不依赖于梯度信息,而 是通过模拟自然进化过程来搜索最优解,它利用某种编码技 术,作用于称为染色体的数字串,模拟由这些串组成的群体 的进化过程。
1.2.2 遗传算法的缺点
(1)编码不规范及编码存在表示的不准确性。 (2)单一的遗传算法编码不能全面地将优化问题的约束表示 出来。考虑约束的一个方法就是对不可行解采用阈值,这样, 计算的时间必然增加。 (3)遗传算法通常的效率比其他传统的优化方法低。 (4)遗传算法容易出现过早收敛。 (5)遗传算法对算法的精度、可信度、计算复杂性等方面, 还没有有效的定量分析方法。
上述遗传算法的计算过程可用下图表示。
遗传算法流程图
目前,遗传算法的终止条件的主要判据有 以下几种:
• 1) 判别遗传算法进化代数是否达到预定的最大代数; • 2) 判别遗传搜索是否已找到某个较优的染色体; • 3) 判别各染色体的适应度函数值是否已趋于稳定、再上升 否等。
遗传算法

2019/12/10
4
轮盘法
6.5% 25.4%
42.2%
(1) 计算每个染色体xi 的适应度f(xi);
35.9%
popsize
(2) 找出群体的适应度之和;SUM f ( xi )
群体(population) 由染色体组成的集合。
代遗传操作 遗传操作作用于群体而产生新的群体。
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2
二、基本算法
用于比较不同的解以 确定哪 一个解是更好 的一个措施。
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3
三、基本遗传算子
选择算子(Selection)
用于模拟生物界去劣存优的自然选择现象。它从旧 种群中选择出适应性强的某些染色体,放人匹配集(缓 冲区),为染色体交换和变异运算产生新种群作准备。
1
一、相关概念
染色体(chromosome)或个体(individual) 把每一个 可能的解编码为一个向量,用来描述基本的遗传结构。 例如,用0,1 组成的串可以表示染色体。
基因
向量中的每一个元素
适应度(fitness) 每个染色体所对应的一个适应值。 在优化问题中,适应度来自于一个目标评价函数。
(7) 重复执行(5)(6)直到缓冲区中有足够多的染色体。
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交叉算子(Crossover)
具体做法:
(1) 缓冲区中任选两个染色体(双染色体);
(2) 随机选择交换点位置J,0<J<L(染色体长度);
(3) 交换双亲染色体交换点右边的部分。(单点交叉)
遗传算法

5.3.3 多交配位法
单交配位方法只能交换一个片段的基 因序列,但多交配位方法能够交换多 个片段的基因序列 1101001 1100010 1100000 1101011
交配前
交配后
5.3.4 双亲单子法
两个染色体交配后,只产生一个子染 色体。通常是从一般的交配法得到的 两个子染色体中随机地选择一个,或 者选择适应值较大的那一个子染色体
6.1.4 基于共享函数的小生境实现方 法
6.1.1 小生境遗传算法的生物 学背景
•小生境是特定环境下的生存环境
•相同的物种生活在一起,共同繁 衍后代 •在某一特定的地理区域内,但也 能进化出优秀的个体 •能够帮助寻找全部全局最优解和 局部最优解(峰顶)
6.1.2 基于选择的小生境实现 方法
•只有当新产生的子代适应度超过 其父代个体的适应度时,才进行 替换,否则父代保存在群体中 •这种选择方式有利于保持群体的 多样性 •这种方法有利于使得某些个体成 为它所在区域中的最优个体
5.1.3 实数编码的实现方法(续)
•适合于精度要求较高的问题 •便于较大空间的遗传搜索 •改善了遗传算法的计算复杂性, 提高了效率 •便于遗传算法与经典优化算法混 合使用 •便于设计针对问题的专门知识型 算子 •便于处理复杂的决策约束条件
5.2 选择算子
5.2.1 概率选择算子
5.2.2 适应值变换选择算子
•pm: 变异概率,一般取0.0001—0.1
4.1 问题描述 4.2 问题转换和参数设定 4.3 第0代情况 4.4 第0代交配情况 4.5 第1代情况 4.6 第1代交配情况 4.7 第1代变异情况 4.8 第2代情况 4.9 第2代交配情况
4. 基本遗传算法举例
4.1 问题描述
遗传算法基本概念

遗传算法基本概念一、引言遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于生物进化原理的搜索和优化方法,它是模拟自然界生物进化过程的一种计算机算法。
遗传算法最初由美国科学家Holland于1975年提出,自此以来,已经成为了解决复杂问题的一种有效工具。
二、基本原理遗传算法通过模拟自然界生物进化过程来求解最优解。
其基本原理是将问题转换为染色体编码,并通过交叉、变异等操作对染色体进行操作,从而得到更优的解。
1. 染色体编码在遗传算法中,问题需要被转换成染色体编码形式。
常用的编码方式有二进制编码、实数编码和排列编码等。
2. 适应度函数适应度函数是遗传算法中非常重要的一个概念,它用来评价染色体的适应性。
适应度函数越高,则该染色体越有可能被选中作为下一代群体的父代。
3. 选择操作选择操作是指从当前群体中选择出适应度较高的个体作为下一代群体的父代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、竞赛选择和随机选择等。
4. 交叉操作交叉操作是指将两个父代染色体的一部分基因进行交换,产生新的子代染色体。
常用的交叉方法有单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。
5. 变异操作变异操作是指在染色体中随机改变一个或多个基因的值,以增加种群的多样性。
常用的变异方法有随机变异、非一致性变异和自适应变异等。
三、算法流程遗传算法的流程可以概括为:初始化种群,计算适应度函数,选择父代,进行交叉和变异操作,得到新一代种群,并更新最优解。
具体流程如下:1. 初始化种群首先需要随机生成一组初始解作为种群,并对每个解进行编码。
2. 计算适应度函数对于每个染色体,需要计算其适应度函数值,并将其与其他染色体进行比较。
3. 选择父代根据适应度函数值大小,从当前种群中选择出若干个较优秀的染色体作为下一代群体的父代。
4. 进行交叉和变异操作通过交叉和变异操作,在选出来的父代之间产生新的子代染色体。
5. 更新最优解对于每一代种群,需要记录下最优解,并将其与其他染色体进行比较,以便在下一代中继续优化。
遗传算法 算法原理

遗传算法算法原理(原创实用版)目录1.遗传算法的概述2.遗传算法的原理3.遗传算法的应用正文一、遗传算法的概述遗传算法(Genetic Algorithm,简称 GA)是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
其核心思想是基于自然选择、遗传和突变等生物学原理,通过群体中的个体在不断迭代中进行优胜劣汰,达到解决问题和优化目标的效果。
遗传算法在解决复杂问题、非线性问题和全局最优解问题等方面具有较强的优势,广泛应用于各个领域。
二、遗传算法的原理1.遗传操作遗传算法的基本操作包括选择、交叉和变异。
选择操作是根据适应度函数对当前群体中的个体进行评估,选择优秀个体进行繁殖。
交叉操作是将选中的优秀个体进行染色体互换,产生新的后代。
变异操作是在后代中随机选择某个位点进行变异,以一定的概率产生新的特性。
2.适应度函数适应度函数是遗传算法中的重要概念,用于评估每个个体的优劣程度。
适应度函数的取值范围为 [0, 1],其中 1 表示最优解,0 表示最劣解。
在遗传算法中,适应度函数的取值会直接影响到个体的选择和淘汰。
3.遗传算法的基本流程遗传算法的基本流程如下:(1)初始化种群:创建一个初始种群,包括多个随机生成的个体,每个个体表示一个解。
(2)评估适应度:计算种群中每个个体的适应度值。
(3)选择操作:根据适应度值对种群进行选择,选择一定数量的优秀个体进行繁殖。
(4)交叉操作:对选中的优秀个体进行染色体互换,生成新的后代。
(5)变异操作:在后代中随机选择某个位点进行变异,以一定的概率产生新的特性。
(6)更新种群:将新产生的后代替换掉原种群中一些适应度较低的个体,形成新的种群。
(7)重复步骤 2-6,直至满足停止条件。
三、遗传算法的应用遗传算法在许多领域都取得了显著的应用成果,如机器学习、控制系统、信号处理、图像处理、运筹学等。
人工智能中的遗传算法

人工智能中的遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它适用于复杂问题的求解,并且在人工智能领域中得到了广泛的应用。
本文将介绍人工智能中遗传算法的原理、应用以及优势。
一、遗传算法原理遗传算法模拟了生物进化过程中的遗传与进化机制,通过对每个个体的基因组进行编码,然后通过选择、交叉和变异等操作,迭代地生成新一代的解,并逐步优化。
1.1 基因编码遗传算法中每个个体的解被编码为一个染色体,染色体由若干基因组成。
基因可以是二进制串、整数或浮点数等形式,根据问题的特点进行选择。
1.2 适应度评价适应度函数用于评价每个个体的优劣程度。
适应度值越高表示个体解越优秀。
在问题的求解过程中,根据适应度函数对个体进行评估和排序。
1.3 选择操作选择操作根据适应度函数对个体进行选择,使优秀的个体有更高的概率被选中。
常见的选择算法有轮盘赌和竞争选择等。
1.4 交叉操作交叉操作模拟了生物进化中的基因重组,通过交换父代个体的染色体片段产生新个体。
交叉操作可以增加种群的多样性,并且有助于在解空间中进行全局搜索。
1.5 变异操作变异操作是对个体染色体中的基因进行突变,引入一定的随机性。
变异操作可以避免种群陷入局部最优解,从而增加算法的全局搜索能力。
1.6 算法迭代遗传算法通过不断迭代地进行选择、交叉和变异操作,逐渐优化种群中的个体。
迭代次数和种群大小是影响算法性能的重要参数。
二、遗传算法的应用2.1 函数优化遗传算法可以用于求解复杂的函数优化问题,例如求解多峰函数的全局最优解。
通过适当选择适应度函数和调整参数,可以提高算法的收敛性和搜索能力。
2.2 组合优化遗传算法在组合优化问题中有广泛的应用。
例如在图的最短路径问题中,通过遗传算法可以求解出图中节点间的最短路径。
2.3 机器学习遗传算法可以用于机器学习领域中的特征选择和参数优化等问题。
通过遗传算法搜索最优的特征子集或参数组合,可以提高机器学习模型的性能和泛化能力。
遗传算法-1

1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语 ➢ 基因型(genotype):遗传因子组合的模型,染
色体的内部表现; ➢ 表现型(phenotype):由染色体决定性状的外
部表现,基因型形成的个体;
1111111
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
交换部分基因产生一组新解的过程 编码的某一分量发生变化
例1 用遗传算法求解优化问题
max f (x) x2 ,0 x 31
其中 x 为整数。
产生群体:
p(
xi
)
fitness( xi )
fitness( x j
)
j
x1 (00000 ) x2 (11001)
x3 (01111) x4 (01000 )
1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识
遗传学基本概念与术语 ➢ 变异(mutation):在细胞进行复制时可能以很
小的概率产生某些复制差错,从而使DNA发生 某种变异,产生出新的染色体,这些新的染色体 表现出新的性状; ➢ 编码(coding):表现型到基因型的映射; ➢ 解码(decoding):从基因型到表现型的映射。
司同时完成
生物遗传学基础
群体
变异
子群
竞争
淘汰的 群体
婚配 种群
群体
淘汰
遗传基因重组过程
变异
选择
淘汰的 个体
新种群
交配
种群
父代染色体1
父代染色体2
生物进化过程
子代染色体1
子代染色体2
1 遗传算法简介
1.1 生物进化理论和遗传学的基本知识 遗传学基本概念与术语 ➢ 染色体(chromosome):遗传物质的载体; ➢ 脱氧核糖核酸(DNA):大分子有机聚合物,
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李良 (plum.liliang@)
电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课程)
1.1.3 遗传与进化的系统观
虽然人们还未完全揭开遗传与进化的奥秘,即没有完全掌握其机制、 虽然人们还未完全揭开遗传与进化的奥秘,即没有完全掌握其机制、也不完全 清楚染色体编码和译码过程的细节,更不完全了解其控制方式, 清楚染色体编码和译码过程的细节,更不完全了解其控制方式,但遗传与进化的 以下几个特点却为人们所共识: 以下几个特点却为人们所共识: (1) 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中,染色体决定了生物的性状; 生物的所有遗传信息都包含在其染色体中,染色体决定了生物的性状; (2) 染色体是由基因及其有规律的排列所构成的,遗传和进化过程发生在染色体上; 染色体是由基因及其有规律的排列所构成的,遗传和进化过程发生在染色体上; (3) 生物的繁殖过程是由其基因的复制过程来完成的; 生物的繁殖过程是由其基因的复制过程来完成的; (4) 通过同源染色体之间的交叉或染色体的变异会产生新的物种,使生物呈现新的 通过同源染色体之间的交叉或染色体的变异会产生新的物种, 性状。 性状。 (5) 对环境适应性好的基因或染色体经常比适应性差的基因或染色体有更多的机会 遗传到下一代。 遗传到下一代。
酸通过磷酸二酯键相结合形成一个长长的链状结构, 酸通过磷酸二酯键相结合形成一个长长的链状结构,两个链状结构再通过碱基间的氢键有 规律地扭合在一起,相互卷曲起来形成一种双螺旋结构。基因就是DNA长链结构中占有一 规律地扭合在一起,相互卷曲起来形成一种双螺旋结构。基因就是 长链结构中占有一 定位置的基本遗传单位。 定位置的基本遗传单位。
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电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课)
电子科技大学数学科学学院 李良 (plum.liliang@)
电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课程)
• 构成生物的基本结构和功能的单位是细胞(Ce11)。 构成生物的基本结构和功能的单位是细胞 细胞 。 • 细胞中含有的一种微小的丝状化合物称为染色体(Chromosome),生物的所有遗 细胞中含有的一种微小的丝状化合物称为染色体 染色体 ,生物的所有遗 传信息都包含在这个复杂而又微小的染色体中。 传信息都包含在这个复杂而又微小的染色体中。 都包含在这个复杂而又微小的染色体中 • 基因 经过生物学家的研究,控制并决定生物遗传性状的染色体主要是由一种叫做脱 经过生物学家的研究,控制并决定生物遗传性状的染色体主要是由一种叫做脱 染色体 氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid 简称 简称DNA)的物质所构成。 DNA在染色体中有 的物质所构成。 氧核糖核酸 的物质所构成 在染色体中有 规则地排列着,它是个大分子的有机聚合物,其基本结构单位是核苷酸,许多核苷 规则地排列着,它是个大分子的有机聚合物,其基本结构单位是核苷酸,
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李良 (plum.liliang@)
电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课程) 1.1.2 进化
地球上的生物,都是经过长期进化而形成的。根据达尔文的自然选择学说, 地球上的生物,都是经过长期进化而形成的。根据达尔文的自然选择学说,地 球上的生物具有很强的繁殖能力。在繁殖过程中,大多数生物通过遗传, 球上的生物具有很强的繁殖能力。在繁殖过程中,大多数生物通过遗传,使物种 保持相似的后代;部分生物由于变异,后代具有明显差别,甚至形成新物种。 保持相似的后代;部分生物由于变异,后代具有明显差别,甚至形成新物种。正 是由于生物的不断繁殖后代,生物数目大量增加, 是由于生物的不断繁殖后代,生物数目大量增加,而自然界中生物赖以生存的资 源却是有限的。因此,为了生存,生物就需要竞争。生物在生存竞争中, 源却是有限的。因此,为了生存,生物就需要竞争。生物在生存竞争中,根据对 环境的适应能力,适者生存,不适者消亡。自然界中的生物, 环境的适应能力,适者生存,不适者消亡。自然界中的生物,就是根据这种优胜 劣汰的原则,不断地进行进化。 劣汰的原则,不断地进行进化。 • 生物的进化是以集团的形式共同进行的,这样的一个团体称为群体 生物的进化是以集团的形式共同进行的,这样的一个团体称为群体 群体(Population), , 或称为种群。 或称为种群。 • 组成群体的单个生物称为个体 组成群体的单个生物称为个体 个体(Individual), , • 每一个个体对其生存环境都有不同的适应能力,这种适应能力称为个体的适应度 每一个个体对其生存环境都有不同的适应能力 这种适应能力称为个体的适应度 适应能力, (Fitness)。 。
• 遗传信息是由基因 遗传信息是由基因(Gene)组成的,生物的各种性状由其相应的基因所控制。 组成的, 是由基因 组成的 生物的各种性状由其相应的基因所控制。 • 基因是遗传的基本单位。细胞通过分裂具有自我复制的能力,在细胞分裂的过 基因是遗传的基本单位。细胞通过分裂具有自我复制的能力, 程中, 遗传基因也同时被复制到下一代 从而其性状也被下一代所继承。 也同时被复制到下一代, 程中,其遗传基因也同时被复制到下一代,从而其性状也被下一代所继承。
1.1.1 遗传与变异 遗传(Heredity) 遗传(Heredity)—— 世间的生物从其父代继承特性或性状,这种生命现象就称为 世间的生物从其父代继承特性或性状,
遗传(Heredity),由于遗传的作用,使得人们可以种瓜得瓜、 ,由于遗传的作用,使得人们可以种瓜得瓜、 遗传 种豆得豆,也使得鸟仍然是在天空中飞翔, 种豆得豆,也使得鸟仍然是在天空中飞翔,鱼仍然是在水中邀 游。
其中: 其中: X=[x1,x2,…,xn]T为决策变量, 为决策变量, = f(X)为目标函数, 为目标函数, 为目标函数 式(1-2)、(1-3)为约束 条件, 、 为约束 条件, U是基本空间, 是基本空间, 是基本空间 R是U的一个子集。 的一个子集。 是 的一个子集 满足约束条件的解X称为可行解; 满足约束条件的解 称为可行解; 称为可行解 集合R表示由所有满足约束条件的解所组成的一个集合 叫做可行解集合。 表示由所有满足约束条件的解所组成的一个集合, 集合 表示由所有满足约束条件的解所组成的一个集合,叫做可行解集合。 它们之间的关系如图所示。 它们之间的关系如图所示。
电子科技大学数学科学学院
李良 (plum.liliang@)
电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课程) 生物的遗传方式: 生物的遗传方式:
1. 复制 生物的主耍遗传方式是复制。遗传过程中,父代的遗传物质DNA被复制到子 生物的主耍遗传方式是复制。遗传过程中,父代的遗传物质 被复制到子 即细胞在分裂时,遗传物质DNA通过复制 通过复制(Reproduction)而转移到新生的细 代。即细胞在分裂时,遗传物质 通过复制 而转移到新生的细 胞中,新细胞就继承了旧细胞的基因。 胞中,新细胞就继承了旧细胞的基因。 2. 交叉 有性生殖生物在繁殖下一代时,两个同源染色体之间通过交叉(Crossover)而重 有性生殖生物在繁殖下一代时,两个同源染色体之间通过交叉 而重 亦即在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断,其前后两串分别交义组合 被切断, 组,亦即在两个染色体的某一相同位置处 被切断 而形成两个新的染色体。 而形成两个新的染色体。 3. 变异 在进行细胞复制时,虽然概率很小,仅仅有可能产生某些复制差错, 在进行细胞复制时,虽然概率很小,仅仅有可能产生某些复制差错,从而使 DNA发生某种变异 发生某种变异(Mutation),产生出新的染色体。这些新的染色体表现出新的 发生某种变异 ,产生出新的染色体。 性状。 性状。 如此这般,遗传基因或染色体在遗传的过程中由于各种各样的原因而发生变化。 如此这般,遗传基因或染色体在遗传的过程中由于各种各样的原因而发生变化。
电子科技大学数学科学学院
李良 (plum.liliang@)
电子科技大学 --- 西南科技大学 (双学位课程) 双学位课程) 1.2.1 遗传算法概要
对于一个求函数最大值的优化问题(求最小值也类同),一般可描述为下述数 对于一个求函数最大值的优化问题(求最小值也类同),一般可描述为下述数 ), 学规划模型: 学规划模型: max f(X) s.t. X∈R ∈ R⊆U ⊆ (1-1) (1-2) (1-3)
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第一部分 绪论
1.1 遗传算法的生物学基础
生物在自然界中的生存繁衍,显示出了其对自然环境的自适应能力。受其启发, 生物在自然界中的生存繁衍,显示出了其对自然环境的自适应能力。受其启发, 人们致力于对生物各种生存特性的机理研究和行为模拟, 人们致力于对生物各种生存特性的机理研究和行为模拟,为人工自适应系统的设计 和开发提供了广阔的前景。遗传算法 和开发提供了广阔的前景。遗传算法(Genetic Algorithms,简称 ,简称GAs)就是这种生物 就是这种生物 行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。 行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。基于对生物遗传和进化过程的计算机模 拟,遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力。 遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力。 遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的遗传和进化。 遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的遗传和进化。
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• 遗传基因在染色体中所占据的位置称为基因座(Locus); 遗传基因在染色体中所占据的位置称为基因座 基因座 ; • 同一基因座可能有的全部基因称为等位基因 同一基因座可能有的全部基因称为等位基因(Allele); ; 等位基因 • 某种生物所特有的基因及其构成形式称为该生物的基因型 某种生物所特有的基因及其构成形式称为该生物的基因型 基因型(Genotype); ; 表现型(Phenotype); • 而该生物在环境中呈现出的相应的性状称为该生物的表现型 而该生物在环境中呈现出的相应的性状称为该生物的表现型 ; • 一个细胞核中所有染色体所携带的遗传信息的全体称为一个基因组 一个细胞核中所有染色体所携带的遗传信息的全体称为一个基因组 基因组(Genome)。 。