遗传算法简介
遗传算法简介
遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
基本概念遗传算法（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。
对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:遗传算法式中为决策变量，为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。
满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。
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。
遗传算法变异策略
遗传算法变异策略遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在解决复杂问题上具有很好的适应性和鲁棒性。
变异策略是遗传算法中的一个重要步骤，它通过引入随机扰动来增加搜索空间，使得算法能够更好地探索问题的解空间。
本文将重点讨论遗传算法中的变异策略。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然界的选择、交叉和变异等过程，逐步优化问题的解。
遗传算法通常由三个基本操作组成：选择、交叉和变异。
其中，变异是遗传算法中的一个重要步骤，它通过引入随机扰动来增加搜索空间，以避免陷入局部最优解。
二、变异策略的意义在遗传算法中，变异策略的主要作用是引入随机扰动，使得算法能够更好地探索解空间。
如果只使用选择和交叉操作，那么算法可能会陷入局部最优解，无法找到全局最优解。
而变异操作能够通过改变个体的某些基因值，打破局部最优解，增加搜索的多样性，从而提高算法的全局搜索能力。
三、常用的变异策略在遗传算法中，常用的变异策略包括基本变异、非均匀变异和自适应变异等。
下面将分别介绍这三种变异策略。
1. 基本变异基本变异是最简单的一种变异策略，它通过随机改变个体的某个基因值来引入扰动。
具体步骤如下：(1) 随机选择一个个体；(2) 随机选择一个基因位进行变异；(3) 根据设定的变异概率，决定是否改变该基因位的值；(4) 如果改变了基因位的值，则将变异后的个体加入到下一代种群中。
2. 非均匀变异非均匀变异是一种根据适应度函数调整变异概率的策略，它可以使得变异概率随着进化过程的进行逐渐减小。
具体步骤如下：(1) 计算种群中每个个体的适应度值；(2) 根据适应度值计算每个个体的变异概率；(3) 对于每个个体，根据其变异概率进行基本变异操作；(4) 将变异后的个体加入到下一代种群中。
3. 自适应变异自适应变异是一种根据个体的适应度动态调整变异策略的方法，它能够根据问题的特点自适应地改变变异概率和变异方式。
具体步骤如下：(1) 计算种群中每个个体的适应度值；(2) 根据适应度值调整变异概率和变异方式；(3) 对于每个个体，根据调整后的变异概率和变异方式进行变异操作；(4) 将变异后的个体加入到下一代种群中。
遗传算法实例参考
05 遗传算法实例：其他问题
问题描述
旅行商问题
给定一系列城市和每对城市之间 的距离，要求找出一条旅行路线， 使得每个城市恰好经过一次并最 终回到起始城市，且总距离最短。
背包问题
给定一组物品和它们的价值、重 量，要求在不超过背包承重限制 的情况下，选择一些物品放入背 包，使得背包中物品的总价值最 大。
2
在调度问题中，常用的编码方式包括二进制编码、 整数编码和实数编码等。
3
二进制编码将每个任务表示为一个二进制串，串 中的每个比特代表一个时间点，1表示任务在该 时间点执行，0表示不执行。
适应度函数
01
适应度函数用于评估解的优劣程度。
02
在调度问题中，适应度函数通常根据总成本计算得出，总成 本越低，适应度越高。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题， 旨在寻找一条旅行路线，使得一个销售代表能够访问所有指定的城市，并最后返回 出发城市，且所走的总距离最短。
问题可以描述为：给定一个包含n个城市的集合，以及每对城市之间的距离，求 一条总距离最短的旅行路线。
函数优化
用于求解多峰函数、离散函数等复杂函数的 最大值或最小值问题。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器学习模型 的参数优化。
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题、图着色 问题等组合优化问题。
调度与分配问题
用于求解生产调度、车辆路径规划、任务分 配等问题。
02 遗传算法实例：旅行商问 题
问题描述
交叉操作
• 交叉操作是将两个个体的部分基因进行交换，以 产生新的个体。常用的交叉方法有单点交叉、多 点交叉等。在背包问题中，可以采用单点交叉方 法，随机选择一个交叉点，将两个个体的基因进 行交换。
最优化方法 第四章(遗传算法)
一、遗传算法简介
达尔文 (Darwin) 的进化论：自然选择原理
自然选择就是指生物由于环境中某些因素的影响而使得
有利于一些个体的生存，而不利于另外一些个体生存的
演化过程：物竞天择，适者生存 遗传：子代和父代具有相同或相似的性状，保证物种的 稳定性； 变异：子代与父代，子代不同个体之间总有差异，是生 命多样性的根源；
选择运算 个体评价 交叉运算
变异运算
群体p(t+1)
解
码
解集合
二、标准遗传算法
标准遗传算法的主要步骤
Step1 根据优化问题的特点对优化变量进行编码，随机产 生一组初始个体构成初始种群,并评价每一个个体的适配值; Step2 判断算法收敛准则是否满足。若满足则输出搜索结果； 否则执行以下步骤; Step3 根据适配值大小以一定方式进行复制(选择)操作; Step4 按交叉概率 pc 执行交叉操作; Step5 按变异概率 pm 执行变异操作; Step6 更新种群，返回Step2.
二、标准遗传算法
标准遗传算法算例---手工计算
max
s .t.
2 f x1 , x2 x12 x2
x1 0,1 7 x2 0,1 7
编码：二进制编码 基因型X= 1 0 1 1 1 0 对应的表现型是：X= 5, 6
二、标准遗传算法 ① ② 个体编号 初始群体 i P(0) 1 2 3 4 011101 101011 011100 111001 ③ x1 3 5 3 7 ④ x2 5 3 4 1 ⑤ f(x1,x2) 34 ∑fi=143 34 fmax=50 25 f=35.75 50 ⑥ f i/ ∑ f i 0.24 0.24 0.17 0.35
遗传算法
缺点：该算法只是对每个落点进行单独的考虑，没有反应不同组 合所产生的共同效果，所以只是近似的算法，不能获得最优的结果。 基于单个的优化不能保证在整体情况下能获得最大值。 如果对所有的可能方案进行评价，找到最佳方案。例如在N*N的
栅格空间中确定n个 目标的最佳位置，则所要对比的组合高达
2.遗传算法和GIS结合解决空间优化问题
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因，从而形 成两个新的个体。
交叉前： 00000|011100000000|10000 11100|000001111110|00101 交叉后： 00000|000001111110|10000 11100|011100000000|00101 染色体交叉是以一定的概率发生的，这个概率记为Pc
行一点或多点交叉的操作，但这样很容易产生断路或环路。针对路径 的具体需要,这里采用只允许在除首、尾结点之外的第一个重复结点位
置交叉且只进行一点交叉的操作方式。例如:设从起始结点1到目标结
点9的一对父代个体分别是G1和G2,分别如下表示: G1(1,3,5,6,7,8,9)
G2(1,2,4,5,8,9)
是一种有效的解最优化问题的方法。 其基本思想是:首先随机产生种群,对种群中的被选中染色体进行交
叉或变异运算生成后代,根据适值选择部分后代,淘汰部分后代,但种群
大小不变。经过若干代遗传之后,算法收敛于最好的染色体,可能是问题 的最优解或次优解。
适应度函数
遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数
值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。适应 度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然
篇论文。此后Holland教授指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论
遗传算法简介
遗传算法简介遗传算法英文全称是Genetic Algorithm，是在1975年的时候，由美国科学家J.Holland从生物界的进化规律之中发现并且提出来的，借助适者生存，优胜劣汰的自然科学规律运用到科学的训练方法之中，对于对象直接进行操作的一种算法。
并且，遗传算法作为一种搜索的方法，已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法，很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优化控制问题。
非常多的运用到了生产的方方面面。
可以说遗传算法的研究已经取得了巨大的成功。
2.1.1染色体在具体的使用遗传算法的时候，一般是需要把实际之中的问题进行编码，使之成为一些具有实际意义的码子。
这些码子构成的固定不变的结构字符串通常被叫做染色体。
跟生物学之中一样的，具体的染色体中的每一个字符符号就是一个基因。
总的固定不变的结构字符串的长度称之为染色体长度，每个具体的染色体求解出来就是具体问题之中的一个实际问题的解。
2.1.2群体具体的实际之中的问题的染色体的总数我们称之为群体，群体的具体的解就是实际之中的问题的解的集合。
2.1.3适应度在对于所有的染色体进行具体的编码之后，具体的一条染色体对应着一个实际的数值解，而每个实际的数值解对应着一个相对应的函数，这个函数就是适应度指标，也就是我们数学模型之中常说的目标函数。
2.1.4遗传操作说到遗传算法，不得不提的是遗传算法之中的遗传问题，具体进行遗传的时候有如下操作：1、选择：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体作为双亲，按照一定的概率直接遗传到下一代。
2、交叉：从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择二个染色体A、B作为双亲，用A、B作为双亲进行生物学之中的交叉操作，遗传到下一代。
3、变异从上一次迭代过程之中的M个染色体，选择一个染色体进行去某一个字符进行反转。
遗传算法简介与基本原理
遗传算法简介与基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟生物进化中的遗传、交叉和变异等过程，来寻找问题的最优解。
遗传算法在解决复杂问题、优化搜索和机器学习等领域有广泛的应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是受到达尔文进化论的启发，模拟了自然界中的生物进化过程。
它通过对候选解进行编码、选择、交叉和变异等操作，逐代迭代，不断优化求解的问题。
1. 编码：遗传算法首先需要对问题的解进行编码，将问题的解表示为染色体或基因的形式。
染色体通常由二进制串组成，每个基因代表一个问题的解。
2. 选择：在每一代中，遗传算法通过选择操作，根据适应度函数的评估结果，选择一部分优秀的个体作为父代，用于产生下一代的个体。
选择操作通常使用轮盘赌算法或竞争选择算法。
3. 交叉：在选择操作之后，遗传算法通过交叉操作，将父代个体的染色体进行交叉配对，产生新的个体。
交叉操作可以通过单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式实现。
4. 变异：为了增加算法的多样性和搜索空间，遗传算法引入了变异操作。
变异操作通过对个体的染色体进行随机的变换，以引入新的解，并防止算法陷入局部最优解。
5. 评估：在每一代中，遗传算法需要根据问题的特定要求，对每个个体的适应度进行评估。
适应度函数用于度量个体的优劣程度，通常越优秀的个体具有越高的适应度。
6. 迭代：通过不断地进行选择、交叉、变异和评估等操作，遗传算法逐代迭代，直到满足停止条件或达到最大迭代次数。
最终，遗传算法将输出找到的最优解或近似最优解。
二、遗传算法的应用遗传算法在许多领域都有广泛的应用，尤其是在复杂问题求解和优化搜索方面。
1. 组合优化问题：遗传算法可以用于求解组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。
通过编码问题的解和适应度函数的设计，遗传算法可以在大规模的搜索空间中找到最优解或近似最优解。
2. 机器学习：遗传算法可以用于机器学习中的特征选择、参数优化和模型优化等问题。
通过对候选解的编码和适应度函数的设计，遗传算法可以帮助机器学习算法找到更好的模型和参数组合。
电力系统中基于遗传算法的优化研究
电力系统中基于遗传算法的优化研究电力系统是国家经济发展的重要支柱之一，在电力系统的运行中，随着能量的转化，电力的质量和效率都成为了技术发展中需要优化的方面，因此，在电力系统中运用数学算法进行优化的研究得到了广泛的关注。
遗传算法是其中的一种重要算法，被广泛应用于电力系统中的优化问题，本文将重点阐述电力系统中基于遗传算法的优化研究。
1. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，其基本模型由基因、染色体、适应度函数三部分组成。
基因是代码片段，编码了个体某一特定性状的信息。
染色体就是基因的集合，它代表了个体的一个完整的基因组，该染色体的变化是在演化过程中发生的。
适应度函数是用来评价个体之间优劣程度的函数，即在演化过程中，它的值能够反映个体对问题的适应性。
遗传算法通过复制、交叉、变异和选择这四个基本遗传操作，在各个群体中产出新的个体，使得良好的个体逐渐趋于优化。
2. 电力系统的研究优化问题电力系统中的优化问题是一个多目标的问题，与电力运行的安全性、经济性、环境保护等方面有关。
电力系统的问题主要包括发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力的节约等方面。
2.1 发电机组的优化调度电力系统中的发电机组是整个系统的核心，其调度优化能否合理，直接影响到电力系统的质量和效率。
在发电机组的调度中，可以利用遗传算法来进行优化调度。
通过适当的传递优良特性的基因，使新的个体逐步趋于优良，不断优化，求得最优解。
2.2 电力质量的优化电力质量问题在电力系统内已经成为一个关键问题。
电力质量的优化主要是指在电力三相不平衡、电压闪变、频率跳变、电力谐波、电磁干扰等方面对电力质量进行有效的控制。
在优化过程中，可以利用遗传算法对问题进行分析和解决。
2.3 电力的节约在电力系统中，节约电力成为了一个重要课题。
通过遗传算法对于能源中节能的部分进行充分的探讨，能更好的研究和利用电力系统的优化问题。
3. 遗传算法在电力系统中的应用目前，在电力系统领域中，遗传算法已经被广泛应用，下面将分别介绍其在发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力节约等方面的应用。
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产生初 始种群
计算 适应度 满足优化准则？
最佳 个体
选择 开始 交叉
结果
变异
基本遗传操作(SGA)可以定义为一个 元组 基本遗传操作 可以定义为一个8元组 可以定义为一个 SGA=(C, E , P0 , M , Φ , Г , Ψ, Τ ) C－个体的编码方法，SGA使用固定长度二进制符号串 －个体的编码方法， 使用固定长度二进制符号串 的编码方法； 的编码方法； E－个体的适应度评价函数； －个体的适应度评价函数； P0－初始群体； －初始群体； M－群体大小，一般取20～100； －群体大小，一般取 ～ ； Φ－选择算子，SGA使用比例选择算子； －选择算子， 使用比例选择算子； 使用比例选择算子 Г－交叉算子，SGA使用单点交叉算子； －交叉算子， 使用单点交叉算子； 使用单点交叉算子 Ψ－变异算子，SGA使用基本位变异算子； －变异算子， 使用基本位变异算子； 使用基本位变异算子 Τ－算法终止条件，一般终止进化代数为100～500。 －算法终止条件，一般终止进化代数为 ～ 。
பைடு நூலகம்
适应度 8 5 2 10 7 12 5 19 10 14
选择概率 0.086957 0.054348 0.021739 0.108696 0.076087 0.130435 0.054348 0.206522 0.108696 0.152174
累积概率 0.086957 0.141304 0.163043 0.271739 0.347826 0.478261 0.532609 0.739130 0.847826 1.000000
初代种群选择之后，按照适者生存，优胜劣汰原理， 初代种群选择之后，按照适者生存，优胜劣汰原理， 适者生存 原理 逐代演化产生越来越好的近似解。 逐代演化产生越来越好的近似解。 在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并 在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体， 个体的适应度大小挑选个体 借助组合交叉和变异产生新的解集的种群。 借助组合交叉和变异产生新的解集的种群。 末代种群中的个体经过解码，可以作为问题的近似最优解 末代种群中的个体经过解码， 解码
如果只考虑交叉操作实现进化机制， 如果只考虑交叉操作实现进化机制，在多数情况下是不行 的，这与生物界近亲繁殖影响进化历程是类似的。 这与生物界近亲繁殖影响进化历程是类似的。 因为种群的个体数是有限的，经过若干代交叉操作， 因为种群的个体数是有限的，经过若干代交叉操作，出 源于一个较好祖先的子个体逐渐充斥整个种群的现象， 现源于一个较好祖先的子个体逐渐充斥整个种群的现象，问 过早收敛， 题会过早收敛 当然得到的解也不能代表最优解。 题会过早收敛，当然得到的解也不能代表最优解。为避免过 早收敛，有必要在进化过程中加入具有新遗传基因的个体。 早收敛，有必要在进化过程中加入具有新遗传基因的个体。 解决办法之一是效法自然界的生物变异。 解决办法之一是效法自然界的生物变异。
1 10 9 2 3 4 5 8 7 6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
个体 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
染色体编码 0001100000 0101111001 0000000101 1001110100 1010101010 1110010110 1001011011 1100000001 1001110100 0001010011
(3)遗传算子 遗传算子
SGA的遗传算子 的遗传算子: 的遗传算子 选择算子 选择算子 交叉算子 交叉算子 变异算子 变异算子
(4)SGA的运行参数 的运行参数
N:群体大小 群体中所含个体的数量 群体大小,群体中所含个体的数量 群体大小 群体中所含个体的数量,20—100 T:遗传算法的终止进化代数 遗传算法的终止进化代数,100—500 遗传算法的终止进化代数 Pc:交叉概率 0.4—0.99 交叉概率 Pm:变异概率 0.0001-0.1 变异概率: 变异概率
选择算法： 选择算法： （1）轮盘赌选择 ） （2）随机遍历抽样 ） （3）局部选择 ） （4）截断选择 ） （5）锦标赛选择 ）
轮盘赌选择方法类似于博彩游戏中的轮盘 赌。如图所示，个体适应度按比例转化为选中 如图所示， 概率，将轮盘分成 个扇区 因为要进行10次 个扇区， 概率，将轮盘分成10个扇区，因为要进行 次 选择，所以产生 个 ， 之间的随机数 之间的随机数， 选择，所以产生10个[0，1]之间的随机数，相 当于转动10次轮盘，获得10次转盘停止时指针 当于转动 次轮盘，获得 次转盘停止时指针 次轮盘 位置，指针停止在某一扇区， 位置，指针停止在某一扇区，该扇区代表的个 体即被选中。 体即被选中。
进化计算（Computational intelligence)
遗传算法（GA） 进化规划（EP） 进化策略（ES） 遗传程序设计（GP）
遗传算法的主要应用领域
应用领域 控制 规划 设计 组合优化 图像处理 信号处理 机器人 人工生命 说明 煤气管道控制,防避导弹控制,机器人控制 生产规划,并行机任务分配 VLSI布局,通信网络设计,喷气发动机设计 TSP问题,背包问题,图划分问题 模式识别,特征提取 滤波器设计 路径规划 生命的遗传进化
选择，再生
0001100000, 1110010010, 1100000001, 1001110100,1010101010 1110010110, 1001011011, 1001110100, 1001110100, 0001010011
交叉
0001010110, 111101101, 1100000100, 1001110100,1010101011 1110100000, 1000010010, 1001110001, 1001110100, 0001010010
遗传算法简介
第一节 概述 一、发展 70年代，美国Michigan大学的John Holland 遗传算法（Genetic Algorithms---GA) 从试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手，模拟生物进 化的机制来构造人工系统的模型。 1975 “Adaptation in Natural and Artificial System”
四、遗传算法的基本思想
遗传算法是从代表问题可能潜在解集的 种群开始的 一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编 一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编 码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是 码的一定数目的个体组成。 组成 染色体带有特征的实体。 染色体带有特征的实体。 因此，在一开始，需要实现从表现型到基 因此，在一开始，需要实现从表现型到基 因型的映射即编码工作 因型的映射即编码工作。 工作
6、复制 细胞在分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新细 胞继承旧细胞的基因 7、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而重组，也 即在两个染色体之间的某一相同位置处DNA被切断，其前后两串分别交 叉组合形成两个新的染色体。（基因重组） 8、变异 在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些差错，从而使DNA发生 某种变异，产生出新的染色体 9、编码 DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，也即进行了遗传编码
二、生物进化理论的有关概念
1、遗传 亲代把生物信息交给子代，子代按照所得信息而发育、分 化，因而子代总是和亲代具有相同或相似的性状。 2、变异 亲代和子代之间以及子代的不同个体之间的差异 3、生存斗争和适者生存
三、遗传学的有关概念 1、染色体 遗传物质的主要载体，由多个遗传基因组成 2、个体 染色体带有特征的实体 3、进化 生物在其延续过程中，逐渐适应其生存环境，使得其 品质不断得到改良的现象 4、适应度 5、选择 以一定的概率从种群中选择若干个体的操作。一般基 于适应度的优胜劣汰的过程
1000110100
初始种群
0001100000, 0101111001, 0000000101, 1001110100,1010101010 （8） （5） （2） （10） （7） 1110010110, 1001011011, 1100000001, 1001110100, 0001010011 （12） （5） （19） （10） （14）
①二进制编码 真值编码) ②浮点数编码方案(真值编码) 浮点数编码方案(真值编码 ③ 符号编码方法
(2)适应度函数 适应度函数
评估函数(evaluation function) 评估函数 ---评估染色体优劣的绝对值 评估染色体优劣的绝对值 适应度函数(fitness function) 适应度函数 ---评估染色体相对于整个群体的优劣的相对值 评估染色体相对于整个群体的优劣的相对值
变异
0001010110, 111101101, 1100000100, 1001110100,1010101011 1110100000, 1000010010, 1000110001, 1001110100, 0001010010
遗传算法的进化过程
二、遗传算法描述 1、随机产生一定数目初始种群，个体表示为染色体的基因编码 、随机产生一定数目初始种群， 2、计算个体适应度，判断是否符合优化标准，若符合，输出最佳 、计算个体适应度，判断是否符合优化标准，若符合， 个体及其代表的最优解，结束计算；否则转向 个体及其代表的最优解，结束计算；否则转向3 3、依据适应度选择再生个体 、 4、按照一定的交叉概率和交叉方法，生成新个体 、按照一定的交叉概率和交叉方法， 5、按照一定的变异概率和变异方法，生成新个体 、按照一定的变异概率和变异方法， 6、由交叉和变异产生新一代的种群，返回 2 、由交叉和变异产生新一代的种群，
显然，适应度高的个体被选中的概率大， 显然，适应度高的个体被选中的概率大，而 且可能被选中， 且可能被选中，而适应度低的个体则很有可能被淘 和个体3被淘汰 汰。在第一次生存竞争考验中个体2和个体 被淘汰， 在第一次生存竞争考验中个体 和个体 被淘汰， 再生。 代之以个体8和个体 。这个过程被称为再生 代之以个体 和个体6。这个过程被称为再生 和个体