遗传算法的原理及MATLAB程序实现
GA(遗传算法)的Matlab程序原理
GA（遗传算法）的Matlab程序原理（转载于六分之一工作室）z=f(x,y)1、编码（解决初始化种群），先创建一个数组pop（popsize stringlenth）有popsize表示染色体个数列stringlenth的前一部分代表x的染色体，后一部分代表y的染色体。
计算x，y 染色体对所对应的十进制数值并记数组pop的第stringlenth+1，stringlenth+2列，计算f（x，y）的值并计为数组pop的第stringlenth+3列，计算每个染色体的复制概率并计为数组pop 的第stringlenth+4列function[pop1 f d pe stringlenth]=initialize(popsize stringlenth pop),pop=round(rand(popsize stringlenth)),pop(.stringlenth+1=((2.^(size(pop(.1.stringlenth1).2)-1.-1.0)*pop(.1.stringlenth)).*( )/(2.^stri nglenth1-1)+ ),pop(.stringlenth+3)=fun(pop(.stringlenth+1)pop(.stringlenth+2)),pop(.stringlenth+4)=pop(.stringlenth+4)=pop(.stringlenth+3)./sum(pop(.stringlenth+3)),其中fun(x)为目标函数的matlab.m文件.2、确保复制过程中染色体个数保持不变的情况下确定每个染色体复制数，如果是某一染色体的复制数为负数，则令此染色体的复制数为0，复制概率为止的染色体的复制数根据其占正值总体的比率来确定，复制数=比率popsizepop(.stringlenth+5)=round(pop. Stringlenth+4).*popsize),A=sort(pop(.stringlenth+5)),b=sum(A((11-a).10),(其中a为复制概率为正值的染色体个数)pop(.stringlenth+6)=round(pop(.stringlenth+5)./b).*popsize).pop(.stringlenth+6)表示每个染色体复制数.3、染色体复制数，根据每个染色体的复制数重新创建新的染色体数组pop1function[parent1 parent2 stringlenth]=parent(f d pop stringlenth),Ci=repmat(pop(i 1. stringlenth)[pop(i stringlenth+6)1 1]).(i=1 2 …popsize)pop1=[C1] [C2] … [Cpopsize],pop1=round([C1] [C2] … [Cpopsize]).每个初始染色体按其复制数进行复制.4、选择父代进行父叉，在数组pop1中随机地使各染色体两两配对，作为父代进行父叉，创建新的数组child1和child2父叉点cpoint随机选取父叉概率pc根据实际情况人为选取function[child1 child2 pm parent stringlenth]=crossover(parent1 parent2 pc stringlenth ),f=round(9*rand(1.10))+1,d=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10],parent1=pop1(f.),parent2=pop1(d.),if(randcpoint=round(rand*(stringlenth-2))+1,child1=[parent1(.1.cpoint)][parent2(.cpoint+1. stringlenth)],child2=[parent2(.1.cpoint)][parent1(.cpoint+1. stringlenth)],elsechild1=parent1,child2=parent2.5、染色体变异随机选取染色体中某一个或几个基因进行变异创建新的数组child作为父代function[child]=mutation(parent pm),parent=child,if(randmpoint=round(rand*(stringlenth-1))+1,child=parent,child(.mpoint)=abs(parent(.mpoint)-1),elsechild=parent,end6、保留上一代的优良染色体作为部分初始值和随机染色体组成新的染色体组function[pop2 m W]=best(child child1 child2 pop),Q1=child(.stringlenth+3),for i=1.10if(Q1(i)>(max(Q1)-0.0001))q1=i,endendW=round(9.*rand(1 4)+1,pop2(W 1. stringlenth+3)=[child(q1.)child(q2.).child2(q3.).pop(q4 1. stringlenth+3)],m=max([max(Q1)max(Q2)max(Q3)max(Q4)]),end其中m为最好染色体值，循环执行上述程序即可关于2元约束问题先根据约束力方程求解2元函数fun1（x）再只需要将单约束程序中的y的下限b2换成fun1（x）即可，因为这样能限制当x取值后y的取值。
用MATLAB实现遗传算法程序
用MATLAB实现遗传算法程序一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索算法，它通过模拟自然选择和遗传学机制，如选择、交叉、变异等，来寻找问题的最优解。
由于其全局搜索能力强、鲁棒性好以及易于实现并行化等优点，遗传算法在多个领域得到了广泛的应用，包括函数优化、机器学习、神经网络训练、组合优化等。
本文旨在介绍如何使用MATLAB实现遗传算法程序。
MATLAB作为一种强大的数学计算和编程工具，具有直观易用的图形界面和丰富的函数库，非常适合用于遗传算法的实现。
我们将从基本的遗传算法原理出发，逐步介绍如何在MATLAB中编写遗传算法程序，包括如何定义问题、编码、初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。
通过本文的学习，读者将能够掌握遗传算法的基本原理和MATLAB编程技巧，学会如何使用MATLAB实现遗传算法程序，并能够在实际问题中应用遗传算法求解最优解。
二、遗传算法基础遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法。
它借鉴了生物进化中的遗传、交叉、变异等机制，通过模拟这些自然过程来寻找问题的最优解。
遗传算法的核心思想是将问题的解表示为“染色体”，即一组编码，然后通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步迭代搜索出最优解。
在遗传算法中，通常将问题的解表示为一个二进制字符串，每个字符串代表一个个体（Individual）。
每个个体都有一定的适应度（Fitness），适应度越高的个体在下一代中生存下来的概率越大。
通过选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）等操作，生成新一代的个体，并重复这一过程，直到找到满足条件的最优解或达到预定的迭代次数。
选择操作是根据个体的适应度，选择出适应度较高的个体作为父母，参与下一代的生成。
常见的选择算法有轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）、锦标赛选择（Tournament Selection）等。
matlab遗传算法代码
matlab遗传算法代码
1 、算法概述
遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种仿生学优化算法，它借用遗传学中物
竞天择的进化规则，模拟“自然选择”与“遗传进化”得出选择最优解的过程。
其基本原
理是对现有的种群中的各个个体，将其表示成某种形式的编码，然后根据自变量与约束条件，利用杂交、变异等操作，产生新一代解的种群，不断重复这一过程，最终求出收敛到
最优解的种群。
2、遗传算法的作用
遗传算法的主要作用在于优化多元函数，能够在大量的变量影响目标函数值的情况下
寻求最优解。
和其它现有的数值优化技术比较，如梯度下降法等，遗传算法更能适应“凸”和“非凸”都能解决，不受约束条件与搜索空间的影响较大，又叫做“智能搜索法”。
在
计算机视觉等计算机技术领域，经常用遗传算法来对一系列特征参数进行搜索和调节，成
功优化提高了系统的正确处理率。
3、matlab遗传算法的实现
Matlab的遗传算法应用是基于GA Toolbox工具箱，它提供了一个功能强大的、可扩
展的包装器，可用于构建遗传算法模型。
(1)编写最优化函数：
使用和设置最优化表达式或函数、变量；
(2)设置参数编码：
设置变量的编码，比如选择0-1二进制、0-10十进制；
(3)选择遗传算法的方法
选择遗传算法的方法，可以在多个选择中选择，比如变异、杂交等；
(4)设置运算参数：
设置每代的种群数、最大进化的世代数；
(5)运行遗传算法：
根据设定的参数运行遗传算法，算出收敛到最优解的种群；
(6)获得最优解：
获得收敛到最优解的条件下的最优解，得出最优解所在位置等参数，完成整个优化搜索。
如何利用Matlab进行遗传算法优化
如何利用Matlab进行遗传算法优化引言：遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决优化问题的方法，它模拟了自然界中的遗传、变异和选择等机制。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的函数和工具箱，方便用户实现遗传算法的优化过程。
本文旨在介绍如何利用Matlab进行遗传算法优化，从理论基础到实际应用进行详细阐述。
1. 遗传算法基础1.1 遗传算法的原理遗传算法基于生物进化的概念，通过模拟基因的遗传和进化过程，逐步搜索最优解。
其基本原理包括种群的初始化、选择操作、交叉操作和变异操作。
1.2 遗传算法的基本流程首先，需要根据问题设定种群的个体数目、编码方式等参数。
然后，通过初始化操作生成初始种群。
接下来，根据适应度函数评估种群中每个个体的适应度。
然后，根据选择操作和交叉操作，生成后代个体。
最后，通过变异操作引入新的个体。
此外，还需要设置终止条件，如最大迭代次数或达到了预定的最优解。
2. Matlab中的遗传算法工具箱Matlab提供了一个名为"Global Optimization Toolbox"的工具箱，包含了大量用于优化问题的函数和工具。
其中，遗传算法优化工具是其中之一。
该工具不仅提供了基本的遗传算法函数，还提供了优化过程的可视化等辅助功能。
3. 使用Matlab进行遗传算法优化的步骤3.1 问题建模与变量定义在使用Matlab进行遗传算法优化之前，首先需要建立数学模型，并定义相关变量。
这包括目标函数的定义、约束条件的设定等。
例如，假设要优化的问题是求解一个函数的最小值，可以将目标函数定义为一个Matlab函数并用符号表达式表示。
3.2 设置遗传算法参数在使用Matlab进行遗传算法优化时，需要设置一些参数，如种群个体数目、交叉概率、变异概率、终止条件等。
这些参数的选择会影响到最终结果，需要根据具体问题进行合理选择。
3.3 编写优化代码在Matlab中，可以使用遗传算法工具箱提供的函数，如ga函数，来进行遗传算法优化。
遗传算法及其MATLAB程序
遗传算法及其MATLAB实现主要内容遗传算法简介遗传算法的MATLAB实现应用举例一、遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm,GA）最先是由美国Mic-hgan大学的John Holland于1975年提出的。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。
它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法。
遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。
其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定等5个要素组成了遗传算法的核心内容。
遗传算法的基本步骤：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，与传统搜索算法不同，遗传算法从一组随机产生的称为“种群(Population)”的初始解开始搜索过程。
种群中的每个个体是问题的一个解，称为“染色体(chromos ome)”。
染色体是一串符号，比如一个二进制字符串。
这些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。
在每一代中用“适值(fitness)”来测量染色体的好坏，生成的下一代染色体称为后代（offspring）。
后代是由前一代染色体通过交叉(crossover)或者变异（mutation）运算形成的。
在新一代形成过程中，根据适度的大小选择部分后代，淘汰部分后代。
从而保持种群大小是常数。
适值高的染色体被选中的概率较高，这样经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是问题的最优解或次优解。
主要步骤如下所示：(1)编码：GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。
(2)初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了—个群体。
GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。
matlab中的遗传算法
matlab中的遗传算法【原创版】目录一、引言二、遗传算法的基本原理1.种群概念2.适应度函数3.选择操作4.交叉操作5.变异操作三、MATLAB 中遗传算法的实现1.准备工作2.遗传算法的实现四、遗传算法的应用案例1.旅行商问题2.装载问题五、遗传算法的优缺点六、结论正文一、引言遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，其主要思想是将进化过程中的自然选择、交叉和变异等遗传操作应用到问题的求解过程中，从而实现对问题的优化求解。
遗传算法在解决复杂问题、非线性问题以及大规模问题等方面具有较强的优势，因此在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍遗传算法的基本原理以及在MATLAB 中的实现。
二、遗传算法的基本原理1.种群概念遗传算法以一个种群作为优化过程的载体。
种群中的个体代表问题的解，每个个体由一组参数表示。
在优化过程中，种群会不断进化，最终收敛到问题的最优解。
2.适应度函数适应度函数是遗传算法的核心部分，用于评价种群中个体的优劣。
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。
在遗传算法的优化过程中，适应度函数用于选择优秀的个体，从而指导种群的进化。
3.选择操作选择操作是基于适应度函数的一种选择策略，用于选择下一代的父代个体。
常见的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4.交叉操作交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方式，通过将选中的优秀个体进行交叉操作，产生具有更好适应度的新个体。
常见的交叉方法有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
5.变异操作变异操作是在遗传算法中引入随机性的一种方式，通过随机改变某些基因的值，使新个体在进化过程中具有一定的多样性。
变异操作的强度由变异概率控制。
三、MATLAB 中遗传算法的实现1.准备工作在 MATLAB 中实现遗传算法，首先需要定义适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作等。
此外，还需要设置遗传算法的参数，如迭代次数、种群大小、交叉概率、变异概率等。
基本遗传算法(GA)的算法原理、步骤、及Matlab实现
算法原理遗传算法可以用来求函数的极值。
（1）用二进制编码来离散自变量，码长根据离散精度来确定。
码长为log 2[max−min 精度+1]（2）交叉方法采用单点交叉（3）变异是根据变异概率反转子代某个位的值（4）选择策略采用轮盘赌策略，令PP i =∑p i i j=1,其中PP i 为累计概率，p i 为个体的选择概率，公式为: p i =fitness(x i )∑fitness(x i)NP i=1,其中fitness(x i )为个体的适应度，共轮转NP 次，每次轮转时，产生随机数r ,当PP i−1≤r <PP i 时选择个体i 。
算法步骤基本遗传算法的基本步骤是：1. 随机产生种群，2. 用轮盘赌策略确定个体的适应度，判断是否符合优化准则，若符合，输出最佳个体及其最优解，结束，否则，进行下一步3. 依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适应度低的个体被淘汰4. 按照一定的交叉概率和交叉方法，生成新的个体5. 按照一定的变异概率和变异方法，生成新的个体6. 由交叉和变异产生新一代种群，返回步骤2算法的实现%基本遗传算法，一维无约束优化function [ xv,fv ] = mGA( fitness,a,b,NP,NG,Pc,Pm,eps )% 待优化的目标函数：fitness% 自变量下界：a% 自变量上界：b% 种群个体数：NP% 最大进化代数：NG% 杂交常数：Pc% 变异常数：Pm% 自变量离散精度：eps% 目标函数取最大值是的自变量值：xv% 目标函数的最小值：fvL=ceil(log2((b-a)/eps+1)); %码长x=zeros(NP,L);for i=1:NPx(i,:)=Initial(L);fx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L));endfor k=1:NGsumfx=sun(fx);Px=fx/sumfx;PPx=0;PPx(1)=Px(1);for i=2:NP %根据轮盘赌确定父亲PPx(i)=PPx(i-1)+PPx(i);endfor i=1:NPsita=rand();for n=1:NPif sita <= PPx(n)SelFather = n;break;endendSelmother=floor(rand()*(NP-1))+1; %随机选择母亲posCut=floor(rand()*(L-2))+1; %随机确定交叉点r1=rand();if r1<=Pcnx(i,1:posCut)=x(SelFather,1:posCut);nx(I,(posCut+1):L)=x(Selmother,(posCut+1):L);r2=rand();if r2<=Pm %变异posMut=round(rand()*(L-1)+1);nx(i,posMut)=~nx(i,posMut);endelsenx(i,:)=x(SelFather,:);endendx=nx;for i=1:NPfx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L);endendfv=-inf;for i=1:NPfitx=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L));if fitx > fvfv=fitx;xv=Dec(a,b,x(i,:),L);endendendfunction result=Initial(length) %初始化函数for i=1:lengthr=round();result(i)=round(r);endendfunction y=Dec(a,b,x,L) %二进制转十进制base=2.^((L-1):-1:0);y=dot(base,x);y=a+y*(b-1)/(2^L-1)'end。
利用Matlab进行遗传算法和进化计算的技术实现
利用Matlab进行遗传算法和进化计算的技术实现引言：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模仿生物进化过程的搜索和优化方法，而进化计算（Evolutionary Computation，EC）则是一类借鉴生物学进化原理的计算方法。
这两种技术在解决复杂问题和优化任务中具有广泛应用。
本文将介绍如何利用Matlab实现遗传算法和进化计算的技术。
一、遗传算法基础1.1 遗传算法的基本原理遗传算法通过模拟生物的基因遗传和自然选择过程，以一种新颖的方式进行问题求解。
它包括初始化种群、交叉、变异和选择等关键步骤。
其中，初始化种群是指随机生成一组个体，每个个体都代表问题的一个解。
交叉操作是将两个父代个体的基因组合形成新的子代个体。
变异操作是在基因上引入小的随机改变，以增加种群的多样性。
选择操作则是利用适应度函数对个体进行评估，并选择适应度高的个体留下，淘汰适应度低的个体。
以此循环迭代，直到达到停止条件。
1.2 遗传算法的优势和适用场景遗传算法具有以下几个优势：a) 高度可并行化：遗传算法可以对多个个体同时进行评估和进化，可以通过并行计算加速求解过程。
b) 适应性强：遗传算法适用于解决各类问题，包括离散问题、连续问题、组合问题等，具有较高的解决能力。
c) 鲁棒性好：遗传算法对问题的约束条件和搜索空间的变化具有较好的鲁棒性，能够应对复杂的问题。
遗传算法适用于以下场景：a) 优化问题：如函数优化、参数优化等。
b) 非线性问题：如非线性规划、非线性回归等。
c) 组合问题：如旅行商问题、背包问题等。
二、进化计算基础2.1 进化计算的基本原理进化计算是一类通过模拟物种进化和优胜劣汰原则的计算方法。
它包含遗传算法、进化策略、粒子群优化等不同的技术。
进化计算的基本原理是通过生成初始种群，然后利用适应度函数评价个体的适应性，再根据进化算子进行选择、交叉和变异等操作，最终达到找到最优解的目的。
2.2 进化计算的算法种类除了遗传算法之外，进化计算还包括进化策略、粒子群优化等不同的算法种类。
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遗传算法的原理及MATLAB程序实现1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法(genetic algorithms，GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解(种群)开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代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大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子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，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点:1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
2. 遗传算法具有内在的本质并行性。
它的并行性表现在两个方面，一是遗传开始初始化，输入原始参数及给定参数，gen=1染色体编码，产生初始群体计算种群中每个个体的适应值终止条件的判断,Ngen=gen+1选择交叉Y变异新种群输出结果结束图1-1 简单遗传算法的基本过程算法的外在并行性，最简单的方式是让多台计算机各自进行独立种群的演化计算，最后选择最优个体。
可以说，遗传算法适合在目前所有的并行机或分布式系统上进行并行计算处理。
二是遗传算法的内在并行性，由于遗传算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息。
这样就使得搜索效率更高，也避免了使搜索过程陷于局部最优解。
3. 遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。
在简单遗传算法中，基本上不用搜索空间的知识和其它辅助信息，而仅用目标函数即适应度函数来评估个体解的优劣，且适应度函数不受连续可微的约束，对该函数和控制变量的约束极少。
对适应度函数唯一的要求就是对于输入能够计算出可比较的输出。
4. 遗传算法是采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向，其搜索过程朝着搜索空间的更优化的解区域移动，它的方向性使得它的效率远远高于一般的随机算法。
遗传算法在解空间内进行充分的搜索，但不是盲目的穷举或试探，因为选择操作以适应度为依据，因此它的搜索性能往往优于其它优化算法。
5. 原理简单，操作方便，占用内存少，适用于计算机进行大规模计算，尤其适合处理传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合复杂优化问题。
6. 由于遗传基因串码的不连续性，所以遗传算法处理非连续混合整数规划时有其独特的优越性，而且使得遗传算法对某些病态结构问题具有很好的处理能力。
7. 遗传算法同其他算法有较好的兼容性。
如可以用其他的算法求初始解;在每一代种群，可以用其他的方法求解下一代新种群。
1.2.2 遗传算法的缺点但是，遗传算法也存在一些缺点。
1. 遗传算法是一类随机搜索型算法，而非确定性迭代过程描述，这种方式必然会较低的计算效率。
2. 对简单遗传算法的数值试验表明，算法经常出现过早收敛现象。
3. 遗传和变异的完全随机性虽然保证了进化的搜索功能，但是这种随机变化也使得好的优良个体的性态被过早破坏，降低了各代的平均适应值。
2. 遗传算法的实现2.1 初始参数种群规模:种群数目影响遗传算法的有效性。
种群数目太小，不能提供足n 够的采样点;种群规模太大，会增加计算量，使收敛时间增长。
一般种群数目在20到160之间比较合适。
ppp交叉概率:控制着交换操作的频率，太大，会使高适应值的结构很ccc pp快被破坏掉，太小会使搜索停滞不前，一般取0.5~1.0。
cc变异概率p:p是增大种群多样性的第二个因素，p太小，不会产生新mmm的基因块，p太大，会使遗传算法变成随机搜索，一般p取0.001~0.1。
mm 进化代数:表示遗传算法运行结束的一个条件。
一般的取值范围100~1000。
t 当个体编码较长时，进化代数要取小一些，否则会影响算法的运行效率。
进化代数的选取，还可以采用某种判定准则，准则成立时，即停止。
2.2 染色体编码利用遗传算法进行问题求解时，必须在目标问题实际表示与染色体位串结构之间建立一个联系。
对于给定的优化问题，由种群个体的表现型集合所组成的空间称为问题空间，由种群基因型个体所组成的空间称为编码空间。
由问题空间向编码空间的映射称作编码，而由编码空间向问题空间的映射成为解码。
按照遗传算法的模式定理，De Jong进一步提出了较为客观明确的编码评估准则，称之为编码原理。
具体可以概括为两条规则:(1)有意义积木块编码规则:编码应当易于生成与所求问题相关的且具有低阶、短定义长度模式的编码方案。
(2)最小字符集编码规则:编码应使用能使问题得到自然表示或描述的具有最小编码字符集的编码方案。
常用的编码方式有两种:二进制编码和浮点数(实数)编码。
二进制编码方法是遗传算法中最常用的一种编码方法，它将问题空间的参数10，用字符集构成染色体位串，符合最小字符集原则，便于用模式定理分析，,,但存在映射误差。
m取决于需要的精采用二进制编码，将决策变量编码为二进制，编码串长i ab,xx度。
例如，的值域为，而需要的精度是小数点后5位，这要求将得值,,iiii6ba,，10xm域至少分为份。
设所需要的字串长为，则有: ，，iiiimm,16ii2102,,，,ba (2.1) ，，iiba,iix那么二进制编码的编码精度为，将由二进制转为十进制可按下,,imi21, 式计算:xadecimalsubstring,，，(), (2.2) iiidecimalsubstring()xsubstring其中，表示变量的子串的十进制值。
染色体编码iiiNmm,的总串长。
,ii,1若没有规定计算精度，那么可采用定长二进制编码，即m可以自己确定。
i 二进制编码方式的编码、解码简单易行，使得遗传算法的交叉、变异等操作实现方便。
但是，当连续函数离散化时，它存在映射误差。
再者，当优化问题所求的精度越高，如果必须保证解的精度，则使得个体的二进制编码串很长，从而导致搜索空间急剧扩大，计算量也会增加，计算时间也相应的延长。
浮点数(实数)编码方法能够解决二进制编码的这些缺点。
该方法中个体的每个基因都要用参数所给定区间范围内的某一浮点数来表示，而个体的编码长度则等于其决策变量的总数。
遗传算法中交叉、变异等操作所产生的新个体的基因值也必须保证在参数指定区间范围内。
当个体的基因值是由多个基因组成时，交叉操作必须在两个基因之间的分界字节处进行，而不是在某一基因内的中间字节分隔处进行。
2.3 适应度函数适应度函数是用来衡量个体优劣，度量个体适应度的函数。
适应度函数值越大的个体越好，反之，适应值越小的个体越差。
在遗传算法中根据适应值对个体进行选择，以保证适应性能好的个体有更多的机会繁殖后代，使优良特性得以遗传。
一般而言，适应度函数是由目标函数变换而成的。
由于在遗传算法中根据适应度排序的情况来计算选择概率，这就要求适应度函数计算出的函数值(适应度)不能小于零。
因此，在某些情况下，将目标函数转换成最大化问题形式而且函数值非负的适应度函数是必要的，并且在任何情况下总是希望越大越好，但是许多实际问题中，目标函数有正有负，所以经常用到从目标函数到适应度函数的变换。
考虑如下一般的数学规划问题:min ()fxs.t. ()0gx,()hh,,hxminmax变换方法一:F()xf()x(1)对于最小化问题，建立适应度函数和目标函数的映射关系:CffC,,()()xx,maxmaxF()x, (2.3) ,0()fCx,max,C式中，既可以是特定的输入值，也可以选取到目前为止所得到的目标函数maxf()x的最大值。
(2)对于最大化问题，一般采用下述方法:fCfC()()xx,,,minmin (2.4) F()x,,0()fCx,min,C式中，既可以是特定的输入值，也可以选取到目前为止所得到的目标函数min的最小值。
f()x变换方法二:fx()(1)对于最小化问题，建立适应度函数f()x和目标函数的映射关系:1 (2.5) Fccfx()0,()0x,,，,1()，，cfx(2)对于最大化问题，一般采用下述方法:1 (2.6) Fxccfx()0,()0,,,,1()，,cfx式中，为目标函数界限的保守估计值。
c2.4 约束条件的处理在遗传算法中必须对约束条件进行处理，但目前尚无处理各种约束条件的一般方法，根据具体问题可选择下列三种方法，其罚函数法、搜索空间限定法和可行解变换法。
2.4.1 罚函数法罚函数的基本思想是对在解空间中无对应可行解的个体计划其适应度时，处以一个罚函数，从而降低该个体的适应度，使该个体被选遗传到下一代群体中的概率减小。
可以用下式对个体的适应度进行调整:F()Uxx,,' (2.7) F()x,,FP()()Uxxx,,,'F()xP()x其中，为原适应度函数，为调整后的新的适应度函数，为罚函F()x 数，U为约束条件组成的集合。
如何确定合理的罚函数是这种处理方法难点之所在，在考虑罚函数时，既要度量解对约束条件不满足的程度，由要考虑计算效率。
2.4.2 搜索空间限定法搜索空间限定法的基本思想是对遗传算法的搜索空间的大小加以限制，使得搜索空间中表示一个个体的点与解空间中的表示一个可行解的点有一一对应的关系。
对一些比较简单的约束条件通过适当编码使搜索空间与解空间一一对应，限定搜索空间能够提高遗传算法的效率。
在使用搜索空间限定法时必须保证交叉、变异之后的解个体在解空间中有对应解。
2.4.3 可行解变换法可行解变换法的基本思想:在由个体基因型到个体表现型的变换中，增加使其满足约束条件的处理过程，其寻找个体基因型与个体表现型的多对一变换关系，扩大了搜索空间，使进化过程中所产生的个体总能通过这个变换而转化成解空间中满足约束条件的一个可行解。