GA遗传算法
GA遗传算法概述
GA遗传算法概述GA遗传算法（Genetic Algorithm）是一种受生物进化理论启发的优化算法，用于解决问题的和优化。
它模拟了自然界中生物进化的过程，通过模拟“基因”在群体中的遗传、交叉和变异等过程，逐步优化空间中的解。
1. 群体：GA遗传算法使用一个群体（population）来表示可能的解集合，每个解称为个体（individual）。
群体中的个体通过染色体（chromosome）来表示，染色体则由基因（gene）组成。
基因可以是任意类型的变量，例如二进制、整数或实数。
2. 适应度函数：GA遗传算法通过适应度函数（fitness function）来评估每个个体的优劣程度。
适应度函数将每个个体映射到一个实值，表示该个体的适应度。
适应度值越高，个体越优秀。
3.选择：在选择阶段，GA遗传算法根据个体的适应度值来选择优秀个体作为父代。
通常使用轮盘赌选择法或锦标赛选择法来进行选择。
轮盘赌选择法根据个体的适应度值来分配选择的概率，适应度值越高的个体被选中的概率越大。
锦标赛选择法则随机选择一定数量的个体，然后从中选择适应度最高的个体作为父代。
4.交叉：在交叉阶段，GA遗传算法随机选择一对父代个体，并以一定的概率对它们的染色体进行交叉操作。
交叉操作可以通过染色体的位进行交换、重组或变异，产生新的个体。
5.变异：在变异阶段，GA遗传算法以一定的概率对个体的染色体进行变异操作，以增加空间的多样性。
变异操作可以是将染色体中的位进行随机翻转、替换或插入等操作。
6.遗传进化：通过选择、交叉和变异等操作，GA遗传算法不断迭代优化个体的染色体，使得适应度值不断提高。
经过多代的演化，群体中出现了越来越优秀的个体，最终达到最优解或接近最优解。
GA遗传算法可以用于求解各种优化问题，例如函数最大化、函数最小化、组合优化、排列问题等。
它的优点在于可以在大规模空间中进行高效，并且能够找到全局最优解或接近最优解。
然而，由于遗传算法的随机性质，它无法保证每次都能找到最优解，且算法的收敛速度较慢。
遗传算法原理
遗传算法原理
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种进行寻优的计算机算法，它模拟了生物学中的遗传进化过程，以解决复杂的优化问题。
遗传算法以可解释的方式，模拟了自然界中物种进化的过程，该算法是基于遗传学原理，被广泛应用于计算机科学和人工智能领域，通常用于解决复杂的优化问题，如函数优化，规划，调度等。
遗传算法的基本思想是：模拟生物种群的进化过程，通过这个过程，使“更有效的染色体”在种群中得到更多的保留，而“较差的染色体”被淘汰。
染色体的变异也可以提供更好的适应性，从而引入新的染色体，从而改善种群的适应性。
遗传算法一般由以下步骤组成：初始化种群，评估染色体的适应性，选择优良的染色体，交叉，变异，替换，重复上述步骤，直至满足结束条件。
遗传算法的优势在于它可以解决复杂的优化问题，而且它具有可靠性，可重复性，适应性，可扩展性和可解释性。
此外，它还可以有效地避免局部最优解，因为它模拟了自然进化的过程，可以自动搜索和探索全局最优解。
总之，遗传算法是一种用于解决复杂优化问题的有效算法，它模拟了自然界中物种进化的过程，可以有效解决全局最优解问题，具有
可靠性，可重复性，适应性，可扩展性和可解释性。
GA遗传算法概述
GA遗传算法概述GA（Genetic Algorithm，遗传算法）是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，具有全局能力和适应性优化能力。
1980年由美国的John Holland提出，并在优化问题领域取得了许多成功的应用。
遗传算法的基本思想是通过模拟自然选择、基因交叉和变异等操作来问题的最优解。
具体而言，遗传算法从一个初始群体（种群）开始，通过不断的迭代进化，逐渐产生接近于最优解的个体。
其中，每个个体都可以看作是问题的一种解决方案。
遗传算法的主要步骤包括：初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。
下面将对这些步骤逐一进行介绍。
首先，初始化种群。
在该步骤中，需要确定种群的规模、编码方式以及初始个体的生成方式。
种群的规模一般较大，以增加空间的覆盖度。
编码方式是将问题的解表示为一个个体的基因型（即染色体），常见的编码方式有二进制编码和实数编码等。
初始个体的生成方式也需根据具体问题来确定。
其次，进行适应度评估。
适应度函数是衡量个体优劣的标准，通常是问题的目标函数。
适应度函数的设计要充分考虑问题的特点，使得适应度高的个体拥有更大的生存概率。
然后，进行选择操作。
选择操作的目的是根据适应度函数的评估结果，选择优秀个体作为下一代个体的父代。
常见的选择方法有轮盘赌选择、竞争选择和排名选择等。
轮盘赌选择法根据个体的适应度进行选择，适应度高的个体被选择概率大。
接着，进行交叉操作。
交叉操作是通过基因交换产生新的个体，以增加种群的多样性。
交叉操作的方式有很多，如一点交叉、多点交叉和均匀交叉等。
一般会在较高适应度个体之间进行交叉操作，以保留优良的基因。
然后，进行变异操作。
变异操作是通过基因突变产生新的个体，以增加种群的多样性。
变异操作是在交叉操作后进行的，其方式有变异率和变异步长等。
变异率决定了个体基因发生变异的概率，变异步长则决定了基因变异的程度。
最后，根据终止条件判断是否终止迭代。
终止条件可以是达到预定的迭代次数、找到满足要求的解或运行时间超过设定的阈值等。
GA 遗传算法简介概述
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。GA来源于达尔文的进化 论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说。其
基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一
种过程搜索全局最优解的算法。
一、遗传算法概述
2、生物进化理论和遗传学基本知识
(1) 达尔文的自然选择说
三、遗传算法的原理
标准遗传算法(Standard genetic algorithm, SGA)
Step1 在搜索空间U上定义一个适应度函 数f(x)，给定种群规模N，交叉率Pc和变异 率Pm，代数T； Step2 随机产生U中的N个个体s1, s2, …, sN，组成初始种群S={s1, s2, …, sN}，置代 数计数器t=1； Step3 计算S中每个个体的适应度f(x)； Step4 若终止条件满足，则取S中适应度最大的个体作为所求结果，算 法结束。否则，转Step5；
四、遗传算法的应用
用遗传算法求解：
f ( x) x sin(10 x) 2.0
分析：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，编码过程实质上是将区间[-1，2]内对 应的实数值转化为一个二进制串（b21b20…b0）。
循环交叉（Cycle Crossover）
交叉模拟了生物进化过程中的繁殖现象，通过两个染色体的交换 组合，来产生新的优良品种！
二、遗传算法的基本操作
3 变异(mutation)
变异就是改变染色体某个(些)位上的基因 例如，设染色体s=11001101，将其第三位上的0变为1, 即
GA遗传算法范文
GA遗传算法范文GA（Genetic Algorithm，遗传算法）是一种基于生物进化原理的优化算法，通过遗传、交叉和变异等操作来寻找最优解。
GA模拟了自然界中的进化过程，以一种更加高效的方式来解决复杂的问题。
本文将会对GA算法的原理、步骤以及应用进行详细介绍，并且分析其优势和不足之处。
GA算法的原理是受到达尔文的进化理论的启发。
在进化过程中，个体之间存在着遗传信息的交流，通过自然选择和适者生存的机制，最终会得到适应环境的个体。
GA算法也通过类似的方式来解决问题，首先定义了问题的适应度评估函数，然后通过遗传算子（如选择、交叉和变异）来产生新的解，并不断迭代，直到找到满足要求的解。
GA算法的步骤主要包括以下几个方面：1.初始化种群：生成初始的解集合，可以是随机生成的，也可以通过一些启发式算法生成。
2.确定适应度：对于每个个体，通过适应度函数来评估其适应能力。
适应度函数可以根据问题的特点进行设计，通常是一个数值来表示个体的优劣程度。
3.选择操作：根据适应度的大小，选择适应度较高的个体作为“父代”参与后续操作。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4.交叉操作：选取两个父代个体，通过其中一种方式进行交叉，生成两个新的子代个体。
交叉的方式可以有很多种，如单点交叉、多点交叉等。
5.变异操作：对生成的子代个体进行变异操作，通过一定的概率进行基因的随机改变。
变异操作能够增加种群的多样性，避免陷入局部最优。
6.替换操作：将新生成的子代个体替换掉原来的父代个体，以保持种群的规模不变。
7.收敛判断：判断是否满足停止条件，如果满足则输出当前种群中的最优解，否则返回第3步。
GA算法的应用非常广泛。
例如在组合优化问题中，GA可以用来求解旅行商问题、背包问题等。
在机器学习中，GA可以用来进行特征选择、参数优化等。
在工程优化设计中，GA可以用来求解复杂的优化问题，如结构优化、布局优化等。
GA算法有一些明显的优势。
首先，GA算法具有全局能力，可以避免陷入局部最优解。
GA遗传算法
reli
fi
N
fi
i 1
其中fi是群体中第i个个体的适应值，N是群体的规模。
当reli越大时，个体Xi被选择遗传（复制）到下一代的可能性越大。目前常用的遗 传选择算子主要有以下几种：
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遗传算法的基本流程
（3）适应度函数
适应度函数设计是模拟自然选择，进行遗传进化操作的基础，它的评估是遗传操作的依据。适应度 函数值即适应度。由于下面定义的选择概率以适应度为基础，因此适应度是非负的。
方法一：对于求目标函数最大值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
f(X)+Cmin if f(X)+Cmin> 0
（1）单点交叉 单点交叉右脚简单交叉，具体操作是：在个体基因串中随机设定一个交叉点。实行交叉时，该点 前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。当基因链码的长度为n时，可能有 n-1个交叉点位置。
单点交叉算子的具体计算过程如下：
Ⅰ. 对群体中的个体进行两两随机配对。 若群体大小为M，则共有 [ M/2 ]对相互 配对的个体组。
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遗传算法的基本流程
常用的变异形式：
（1）基本变异算子 基本变异算子是针对二值基因链码而言。其具体操作是：对群体中基因链码随机挑选C个基因位置并 对这些基因位置的基因值以变异概率P取反，即0变成1,1变成0。当C=1时，表示一个基因值取反。 基本位变异运算的示例如下所示：
基本位变异 A：1010 1 01010
GA算法和PSO算法
GA算法和PSO算法遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于生物进化过程中的适应度选择和遗传交叉突变原理的优化算法。
它模拟了进化过程中基因在群体中的复制、交叉和变异，通过这些操作来最佳解。
遗传算法的主要步骤包括：1.初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
2.适应度评估：根据问题设定的评价函数计算每个个体的适应度。
3.选择操作：根据适应度大小，选择一些适应度较高的个体作为优势个体，并通过轮盘赌等方法确定下一代个体。
4.交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，产生新的个体。
5.变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因组合。
6.迭代更新：重复执行步骤2-5，直到达到预设停止条件。
遗传算法的优点包括：1.适应性强：对于解空间复杂且多样的问题，遗传算法能够自适应地最佳解。
2.并行计算：每个个体的适应度计算和操作相互独立，可以以并行方式进行计算，提高效率。
3.可解释性：遗传算法的操作可以很好地解释和理解，有助于发现问题的规律。
4.全局优化：遗传算法能够通过全局来寻找问题的最优解。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法。
它模拟了鸟群中个体在环境中的协同行为，通过自身经验和群体信息来最佳解。
粒子群优化算法的主要步骤包括：1.初始化粒子群：随机生成一组粒子，并初始化其位置和速度。
2.适应度评估：根据问题设定的评价函数计算每个粒子的适应度。
3.更新粒子速度和位置：根据粒子本身的经验和群体信息，更新粒子的速度和位置。
4.更新全局最优解：根据粒子的适应度更新全局最优解。
5.迭代更新：重复执行步骤2-4，直到达到预设停止条件。
粒子群优化算法的优点包括：1.收敛速度快：粒子群优化算法可以通过合理的初始化和速度更新策略，快速收敛到最优解。
2.全局能力强：通过粒子之间的信息交流和合作，粒子群优化算法可以很好地进行全局。
3.算法参数少：相对于其他优化算法，粒子群优化算法通常只有少量的参数需要调整。
遗传算法的详解及应用
遗传算法的详解及应用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传过程的算法。
在人工智能和优化问题中得到了广泛的应用。
本文将详细介绍遗传算法的基本原理和优化过程，并探讨它在实际应用中的价值和局限性。
一、遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是通过模拟生物进化的过程来寻找一个问题的最优解。
在遗传算法中，优秀的解决方案（也称为个体，Individual）在进化中拥有更高的生存几率，而劣质的解决方案则很快被淘汰。
在遗传算法的过程中，每个个体由若干个基因组成，每个基因代表某种特定的问题参数或者状态。
通过遗传算法，我们可以找到问题最优的解或者其中一个较优解。
遗传算法的基本流程如下：1. 初始化群体（Population）：首先，我们需要随机生成一组初始解作为群体的个体。
这些个体被称为染色体（chromosome），每一个染色体都由一些基因（gene）组成。
所以我们可以认为群体是由很多染色体组成的。
2. 选择操作（Selection）：选择运算是指从群体中选出一些个体，用来繁殖后代。
其目的是让优秀的个体留下更多的后代，提高下一代的平均适应度。
在选择操作中，我们通常采用轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）法、锦标赛（Tournament）法、排名选择（Ranking Selection）法等方法。
3. 交叉操作（Crossover）：交叉运算是指随机地从两个个体中选出一些基因交换，生成新的染色体。
例如，我们可以将染色体A和B中的第三个基因以后的基因交换，从而产生两个新的染色体。
4. 变异操作（Mutation）：变异运算是指随机改变染色体中的个别基因，以增加多样性。
例如，我们随机将染色体A的第三个基因改变，从而产生一个新的染色体A'。
5. 适应度评估（Fitness Evaluation）：适应度评估是指给每一个个体一个适应度分数，该分数是问题的目标函数或者优化函数。
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A’：1010 0 01010
变异点
（2）均匀变异算子 该变异方法是针对实数编码方式的。设v=（v1,v2,...,vm）是群体中体，Z=(z1,z2,…,zm)是变异产生的后
v a b 代。均匀性变异则是先在个体v中随机的选择一个分量 k，然后，在一个定义的区间[ k, k]中均匀
v 随机取一个数Vk1代替 k以得到Z，即Z=（v1,v2,…,vk1,…,vm）。
遗传算法中的自然法则
遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编 码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对 个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既 继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不 断提高，直到满足一定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能得 到全局最优解。
0
if f(X)+Cmin ≤ 0
其中，Cmin为一个适当地相对比较小的数，它可用下面方法之一来选取：
• 预先指定的一个较小的数。
• 进化到当前代为止的最小目标函数值。
• 当前代或最近几代群体中的最小目标函数值。
方法二：对于求目标函数最小值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
Cmax - f(X) if f(X) Cmax
（3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被保留下来，不具有适应性变异的个 体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有所不同，演变为 新的物种。 Mendel遗传学说
遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并 控制某种特殊性质。所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。
单点交叉运算的示例如下所示: A；10110111 00 B：00011100 11
A’：10110111 11 B’：00011100 00
遗传算法的基本流程
常见的交叉形式：
（2）两点交叉 与单点交叉相似，只是需要设置两个交叉点，然后两个染色体相互交换两点之间的部分，从而生成两 个新染色体。一个两点交叉的说明如下： 父辈个体：aaa |aaaa| aaaaaa|bbbb|aaa 父辈个体：bbb|bbbb|bbbbbb|aaaa|bbb
，则Pi（Xi）=qi-qi-1，产生n个随机数rk，对每一个随机数，判断其落在
那个概率区间内，则复制相应的Xi，可以得到选择复制后的n个新一代个体。可以看 到适应值越大的染色体被选中（复制）的概率也越大。
B、期望值方法
把每一个体的适应度与平均适应度进行比较，以确定该个体在下一代的复制数，即每个个体 在下一代生存的期望数目为Ni=round(p(xi)*N) ，其中round(x) 表示与x距离最小的整数。 可以看到适应值越大的染色体被选中（复制）的数目也越多。
（1）基于赌轮法的选择算子
(2)期望值方法
遗传算法的基本流程
A、基于赌轮法的选择算子
赌轮法是指根据个体被选择概率大小确定相应个体是否被遗传（复制）到下一代，其 比较判别过程采用了轮盘赌的思想。设种群有n个个体X1，X2，…，Xn，Xi的选择概 率P（Xi），每个个体对应P（Xi）表示为赌轮上的某个区域，按个体数n转动赌轮n次， 根据赌轮停止点区域对应的个体进行选择，个体对应赌轮区域越大被选择的机会越大， 计算个体被选择的数量，这些个体将按选择的数量被复制。在计算机辅助实现过程中， 模拟赌轮一般采用以下方法：根据个体的排序，按选择概率P（Xi）计算累积概率
变异算子设计也要考虑三个问题： （1）变异概率Pm的确定。 （2）在Pm<1的情况下，判别个体的某基因是否要变异。 （3）对需变异的基因采用何种形式变异。
若种群有n个个体，且每一个个体都有N个基因，给定的变异概率为Pm，则需要变异的基因数为 M=nXNXPm，每代变异时，随机抽取个体Xi及某一基因，产生（0,1）区间的随机数r，如果r<Pc,则 表示要变异，，否则不变异，这样判别直至需要变异的基因数为M时停止，一般地，一个个体变异 的基因数控制为最多一个是较合理的。
单点交叉算子的具体计算过程如下：
Ⅰ. 对群体中的个体进行两两随机配对。 若群体大小为M，则共有 [ M/2 ]对相互 配对的个体组。
Ⅱ. 每一对相互配对的个体，随机设置某一基因座之后的位置为交叉点。 若染色体的长度为l ，则共有(l-1)个可能的交叉点位置。
Ⅲ. 对每一对相互配对的个体，依设定的交叉概率pc在其交叉点处相互交换两个个 体的部分染色体，从而产生出两个新的个体。
特点：隐含并行性和全局解空间搜索
GA的应用领域：机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、优化控制、组合优化等
遗传算法中的自然法则
自然选择学说包括以下三个方面：
（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。
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差异，称为变异。变异是随机发 生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。
0
if f(X) Cmax
其中，Cmax是一个适当地相对比较大的数，它可用下面几种方法求得： • 预先指定的一个较大的数。 • 进化到当前代为止的最大目标函数值。 • 当前代或最近几代群体中的最大目标函数值。
遗传算法的基本流程
从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质的个体的操作称为选择。它是建立在群体中个体适应值的基础
遗传算法的基本流程
（3）适应度函数
适应度函数设计是模拟自然选择，进行遗传进化操作的基础，它的评估是遗传操作的依据。适应度 函数值即适应度。由于下面定义的选择概率以适应度为基础，因此适应度是非负的。
方法一：对于求目标函数最大值的优化问题，变换方法为：
F(X) =
f(X)+Cmin if f(X)+Cmin> 0
遗传算法的基本流程
常用的变异形式：
（1）基本变异算子 基本变异算子是针对二值基因链码而言。其具体操作是：对群体中基因链码随机挑选C个基因位置并 对这些基因位置的基因值以变异概率P取反，即0变成1,1变成0。当C=1时，表示一个基因值取反。 基本位变010 1 01010
遗传算法(Genetic Algorithm)
Keynote ：尤志强
遗传算法与模拟退火算法一样是为解决组合优化问题而提出！
人工智能在信息处理和解决组合爆炸方面遇到的困难越来越明显迫使 寻求一种适合于大规模问题并具有自组织、自适应、自学习能力的算 法，基于生活进化论的遗传算法被提出！
遗传算法
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（适者生存）以及Mendel遗传学说（基因遗传原理）为基 础发展起来的。 算法思路： GA将问题的求解表示成“染色体”的适者生存过程，通过“染色体”群的一 代代不断进化，包括复制、交叉、变异等操作，最终收敛到“最适应环境”的个体，从 而求得问题的最优解或满意解。
在n个个体组成的种群和给定交叉概率Pc的条件下，需要交叉的个体数为m=nXPc，每代交 叉时，随机抽取个体Xi和Xj，产生（0,1）区间的随机数r，如果r<Pc,则表示Xi和Xj要交叉， 否则不交叉，这样判别直至需要交叉个体数为m时停止。
遗传算法的基本流程
常见的交叉形式有以下几种：
（1）单点交叉 单点交叉右脚简单交叉，具体操作是：在个体基因串中随机设定一个交叉点。实行交叉时，该点 前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。当基因链码的长度为n时，可能有 n-1个交叉点位置。
遗传算法的基本流程
（4）遗传操作设计
• 交叉算子 • 变异算子
A、交叉算子 交叉是把两个父代个体的部分结构加以重组而生成新个体的操作。交叉的作用，是使新的群体中的 个体具有多样性，扩大解的搜索空间，使个体对应的解逐步逼近局部最优解。
交叉算子设计一般要考虑三个问题： （1）交叉概率Pc的确定 （2）在Pc<1的情况下，判别两个个体是否要交叉。 （3）对交叉的个体采用何种形式交叉。
（3）均匀交叉
均匀交叉则是依概率交换两个父辈个体基因串的每一位。其过程是：先随机的产生一个与父辈个体基
因串具有同样长度的二进制串，其中0表示不交换，1表示交换。这个二进制串称为交叉模板；然后根
据该模板对两个父辈基因串进行交叉，得到的两个新基因串即为后代新个体。例如：
父辈个体1 ：110010111000
(2)初始群体的生成
在遗传算法处理流程中，继编码设计后的任务是初始群体的生成，并以此为起点一代代进化直到满足 某种进化停止准则终止进化过程，初始群体也称为进化的初始代，即第一代。初始群体的个体一般可 采用随机产生，一般群体可表示为Z={Xi|Xi=（xi1,xi2,…..xin）}，i=1,2,…N}，即Xi是染色体或 个体，xi是基因或位。若是实数编码，则xi
图1 解空间与生物空间的对应
遗传算法的基本流程
遗传算法是一类随机优化算法，但它不是简单的随机比较搜索，而是通过对染色体的评价和对染色体中 基因的作用，有效地利用已有的信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。
该算法包括5个基本要素：变量编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计和参数设定。
上的，其目的是把优胜的个体遗传到下一代，选择操作的实现是根据适应度大小按照某种策略从父 代中挑选个体进入中间群体。选择算子设计依赖选择概率，个体Xi选择概率定义为
reli
fi
N
fi
i 1
其中fi是群体中第i个个体的适应值，N是群体的规模。
当reli越大时，个体Xi被选择遗传（复制）到下一代的可能性越大。目前常用的遗 传选择算子主要有以下几种：