模拟进化与遗传算法
遗传算法与模拟退火算法的比较研究
遗传算法与模拟退火算法的比较研究引言：遗传算法和模拟退火算法是两种常见的优化算法，它们在不同的问题领域有着广泛的应用。
本文将对这两种算法进行比较研究，探讨它们的优缺点及适用场景。
一、遗传算法1.1 定义与基本原理遗传算法是一种受自然界进化过程启发的优化算法，通过模拟生物遗传和进化的过程来搜索最优解。
其基本原理包括选择、交叉和变异三个操作。
1.2 优点1) 可以适应多维、多目标、多约束的优化问题；2) 具有全局搜索能力，不易陷入局部最优解；3) 可以通过设置适应度函数对问题进行建模和求解。
二、模拟退火算法2.1 定义与基本原理模拟退火算法是一种随机化搜索算法，模拟了金属退火过程中的原子热运动。
通过在状态空间中随机游走，以一定的概率接受劣解，逐渐降低温度，最终收敛到最优解。
2.2 优点1) 具有较强的全局搜索能力，可以跳出局部最优解；2) 对问题的解空间没有特殊要求，适用范围广；3) 可以通过控制温度参数来平衡全局搜索和局部搜索。
三、比较研究3.1 算法复杂度遗传算法的时间复杂度主要取决于种群规模、迭代次数和个体适应度计算的复杂度。
模拟退火算法的时间复杂度则与迭代次数和单次迭代的计算复杂度有关。
一般情况下，遗传算法的计算复杂度相对较高，而模拟退火算法则相对较低。
3.2 收敛性能遗传算法通过进化的过程逐渐趋于最优解，但其收敛速度相对较慢。
模拟退火算法在初始温度高时有较大的搜索幅度，随着温度的降低，搜索过程逐渐收敛到最优解。
因此，模拟退火算法的收敛速度一般较快。
3.3 精确性遗传算法可以在一定程度上保证找到近似最优解，但在某些复杂问题中可能无法找到全局最优解。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力，但对于精确求解有一定的局限性。
3.4 参数设置遗传算法的效果极大程度上依赖于参数的设置，如交叉概率、变异概率等。
模拟退火算法的参数设置相对简单，主要包括初始温度和退火参数等。
四、适用场景4.1 遗传算法的适用场景1) 多目标优化问题，如组合优化、旅行商问题等；2) 需要全局搜索的问题，如参数优化、函数逼近等；3) 对问题求解的过程进行建模的问题。
人工智能开发技术中的遗传算法与进化计算介绍
人工智能开发技术中的遗传算法与进化计算介绍近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域取得了巨大的突破，成为科技领域的热门话题。
而在人工智能的开发过程中，遗传算法和进化计算起到了至关重要的作用。
本文将介绍遗传算法和进化计算的基本概念、原理及其在人工智能开发中的应用。
一、遗传算法的概念及原理遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它模拟了生物进化中的遗传和适应性机制。
遗传算法主要包括选择、交叉和变异三个基本操作。
首先，通过选择操作，根据个体适应度的大小，从当前种群中选择出一部分优秀的个体。
然后，通过交叉操作，将选出的个体进行基因的互相交换，生成新的个体。
最后，通过变异操作，对新个体进行基因的微小变化，增加种群的多样性。
通过不断重复这些操作，使种群不断进化，找到最优的解决方案。
在遗传算法的执行过程中，个体的适应度函数是至关重要的。
适应度函数用于评估每个个体在解决问题中的适应能力，并根据适应度大小来进行选择操作。
适应度函数的设计需要根据具体问题的要求和约束条件进行合理的选择。
遗传算法的优点在于它能够通过模拟生物进化过程，从而解决很多传统算法很难解决的问题。
例如，在组合优化问题中，遗传算法能够在大规模的搜索空间中找到较好的解决方案。
而在机器学习领域，遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数，提高模型的性能和泛化能力。
二、进化计算的概念及原理进化计算是一类基于生物进化和适应性机制的计算方法的总称，包括遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。
与传统的优化算法相比，进化计算更加注重全局搜索和不确定环境下的适应性调整。
进化计算的基本原理是通过不断的迭代和演化过程，搜索问题空间中的最优解。
与遗传算法类似，进化计算也包括个体的选择、交叉和变异操作。
在进化计算中，个体的选择是根据其适应度大小进行的，优秀的个体被选中参与下一代的繁衍。
交叉操作和变异操作通过基因的组合和变化增加种群的多样性，防止过早陷入局部最优解。
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。
遗传算法原理与应用实例
遗传算法原理与应用实例遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化解决问题的方案。
遗传算法具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，在许多领域得到了广泛应用。
遗传算法的原理遗传算法的基本原理是模拟自然进化过程，通过不断的选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决问题的方案。
具体来说，遗传算法的过程包括以下几个步骤：1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
2. 适应度评价：对每个个体进行适应度评价，即计算其解决问题的能力。
3. 选择操作：根据适应度大小，选择一部分个体作为下一代的父代。
4. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的子代。
5. 变异操作：对子代进行变异操作，引入新的基因。
6. 重复执行：重复执行2-5步，直到满足停止条件。
7. 输出结果：输出最优解。
遗传算法的应用实例遗传算法在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个典型的应用实例。
1. 机器学习遗传算法可以用于机器学习中的特征选择和参数优化等问题。
例如，在图像分类问题中，可以使用遗传算法选择最优的特征子集，从而提高分类准确率。
2. 优化问题遗传算法可以用于各种优化问题，如函数优化、组合优化和约束优化等。
例如，在工程设计中，可以使用遗传算法优化设计参数，从而降低成本或提高性能。
3. 人工智能遗传算法可以用于人工智能中的搜索和规划问题。
例如，在机器人路径规划中，可以使用遗传算法搜索最优路径，从而避免障碍物和优化路径长度。
4. 游戏设计遗传算法可以用于游戏设计中的智能体行为优化和关卡生成等问题。
例如，在游戏中，可以使用遗传算法优化智能体的行为策略，从而提高游戏体验。
总结遗传算法是一种强大的优化算法，具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，在许多领域得到了广泛应用。
通过模拟自然进化过程，遗传算法可以不断优化解决问题的方案，从而提高问题的解决能力。
遗传算法与模拟退火算法的优劣对比研究
遗传算法与模拟退火算法的优劣对比研究引言：在现代科学技术的发展中，算法在问题求解和优化过程中扮演着重要的角色。
遗传算法和模拟退火算法作为两种常见的优化算法，具有广泛的应用领域。
本文将对遗传算法和模拟退火算法的优劣进行对比研究，并探讨其在不同问题领域中的适用性。
一、遗传算法的优势1. 广泛适用性遗传算法适用于多种问题的求解，例如优化问题、组合问题、约束问题等。
其基于生物进化的思想，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，能够对复杂问题进行全局搜索和优化。
2. 并行性强遗传算法的并行性使得其在大规模问题求解中具有优势。
通过同时处理多个个体的基因信息，可以加快算法的收敛速度，并提高求解效率。
3. 具有自适应性遗传算法通过不断的进化和自适应调整，能够根据问题的特性和需求进行优化。
通过选择合适的遗传操作和参数设置，可以提高算法的性能和收敛速度。
二、模拟退火算法的优势1. 局部搜索能力强模拟退火算法通过接受概率较低的劣解，能够跳出局部最优解，从而实现全局搜索。
这使得模拟退火算法在求解复杂问题时具有优势，能够找到更优的解。
2. 算法参数易于调整模拟退火算法的参数设置相对简单，调整起来相对容易。
通过调整初始温度、退火速度等参数，可以灵活地控制算法的搜索范围和收敛速度。
3. 适用于连续优化问题模拟退火算法在连续优化问题中表现出色。
通过随机扰动和接受概率的调整，能够在连续空间中进行搜索，找到最优解。
三、遗传算法与模拟退火算法的对比1. 算法思想差异遗传算法基于生物进化的思想，通过模拟自然选择和遗传操作，寻找最优解。
而模拟退火算法则通过模拟固体退火过程，跳出局部最优解，实现全局搜索。
2. 搜索策略不同遗传算法通过种群的进化和遗传操作，同时搜索多个个体的解空间。
而模拟退火算法则通过接受劣解的策略，有选择地搜索解空间。
3. 参数设置不同遗传算法的参数设置相对较复杂，需要调整交叉概率、变异概率等参数。
而模拟退火算法的参数设置相对简单，主要包括初始温度、退火速度等。
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。
进化与人工智能进化优化算法的启示与应用
进化与人工智能进化优化算法的启示与应用进化与人工智能进化优化算法的启示与应用概述进化是生物界长期以来的一种自然选择机制，促使物种在适应环境中逐渐进化。
人工智能领域的进化优化算法就是借鉴这种进化思路，通过不断迭代和优胜劣汰，来求解复杂问题。
本文将探讨进化与人工智能之间的联系，以及进化优化算法在实际应用中的启示。
一、进化与遗传算法1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，借鉴了进化生物学的思想。
它通过模拟“个体选择-交叉-变异”等过程，逐步寻找到问题的最优解。
其中，个体的适应度决定了其生存和繁殖的机会，而“交叉”和“变异”操作则引入了新的基因组合，增加了种群的多样性。
2. 进化与人工智能的关系进化算法是人工智能领域中的一类优化算法，通过模拟自然进化的方式，来解决复杂的问题。
它吸收了进化生物学中的思想，将进化机制应用于计算机科学领域。
进化算法与其他人工智能算法相比，更适用于复杂问题和搜索空间较大的场景。
二、进化优化算法的启示1. 多样性的重要性进化生物学告诉我们，多样性是生态系统中的重要组成部分。
在进化优化算法中，我们也应该注重保持种群的多样性。
过于依赖局部搜索容易陷入局部最优解，而多样性的引入可以增加搜索的广度和全局寻优的能力。
2. 自适应性的思想生物界的进化过程中，个体具有自适应和自我调节的能力。
同样地，在进化优化算法中，引入自适应性的思想十分重要。
通过调整算法参数或运用自适应的策略，可以使算法在不同问题和不同阶段具备更好的搜索性能。
3. 优胜劣汰的机制在自然界中，适应度高的个体更容易存活和繁衍后代，而适应度低的个体会逐渐淘汰。
这种优胜劣汰的机制同样适用于进化优化算法。
通过评估个体的适应度，并选择适应度较高的个体进行繁殖和进化，可以有效提升算法的搜索效率和求解能力。
三、进化优化算法的应用1. 结构优化在材料科学和工程领域，结构优化是一项重要任务。
进化优化算法可以用来优化复杂结构的设计，如飞机翼形优化、建筑物结构设计等。
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。
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Monto-Carlo方法及模拟退火算法都归属 后者（随机搜索算法）。当目标函数具 有为数不多的极值点时，确定型算法常 表现出较高的计算效率，但同时也暴露 出算法复杂、对目标函数的性质要求高、 可靠性差等缺点。相比而言，随机搜索 方法具有较强的鲁棒性，算法容易实现， 但常有计算效率低的缺点。
仿生类算法是近二十年来才发展起来的一类新型 全局优化搜索技术，它们通过向自然界学习，借 鉴生物进化机制求解问题。这类算法的主要优点 在于其本质上的并行性、广泛的可适用性（如对 目标函数的性态无特殊要求，特别可以没有明确 的表达式）和较强的鲁棒性、简明性与全局优化 性能。虽然从基本思想的产生至今已有三十年的 历史，但广泛用于求解优化问题还是近二十年的 事。初步研究及广泛的应用实践已显示出它们作 为可靠、有效的全局优化算法的巨大潜力和诱人 前景。
（
Pi (k ) = P( xi (k ) is selected) =
J(x i (k ))
模拟进化计算 （Simulated Evolutionary Computation) 是近十几年来信息科学、 人工智能与计算机科学的一大研究领域， 由此所派生的求解优化问题的仿生类算 法（遗传算法、演化策略、进化程序）， 由于其鲜明的生物背景、新颖的设计原 理、独特的分析方法和成功的应用实践， 正日益形成全局搜索与多目标优化理论 的一个崭新分支。
从以上描述，我们看到，模拟进化算法与 传统的确定性算法有以下明显区别： 第一，模拟进化算法的作用对象是由多个 可行解组成的集合，而非单个可行解； 第二，模拟进化算法只利用函数的适应值 信息，而无需应用梯度等其它辅助信息； 第三，模拟进化算法利用概率机制而非确 定性迭代过程描述。正是这些有别于确定 型方法的特征决定了模拟进化算法应用的 广泛性、描述的简单性、本质上的并行性 和良好的鲁棒性。
1 2
' s' P s 以概率 对中间个体 m (4) 1 、 2 进行变异，产生两个新
个体 s1 、 s2
对这2M II-2 计算由步 II-1 所产生的2M 个新个体的适应性，
新个体连同Y (k )由某种选择规则确定 N 个个体组成新一代 种群Y (k + 1) = {Y1(k + 1),..., YN (k + 1)}
X (0) = {X 1(0),..., X N (0)} ，设 X (0) 的染色体编码为 ， Y ( 0 ) i i
并记Y (0) = {Y1(0),..., YN (0)} ； I-3 计算Yi (0) 的适应性值J (Yi (0)) ； I-4 置k = 0
步 II. 种群进化: II-1 执行 M (一般 M ≥ N / 2 )步如下操作: (1) 对每一 Yi (k ) 依据其适应性赋一繁殖概率 Pi (k ) ; (2) 以概率 Pi (k ) (1 ≤ i ≤ N ) 从 Y (k )中随机选 取两 个个 体，分别记作 Yi1 (k ) 和Yi 2 (k ) ； (3) 以概率 Pc 对 Yi1 (k ) 、Yi 2 (k ) 进行杂交，产生两个中间 个体 s ' 和 s ' ；
模拟进化算法在计算智能的广泛领域（如组合 优化问题求解，人工神经网络的训练与结构优 化，程序设计自动化中的查错处理，知识库的 维护等）已得到广泛而成功的应用，但正如我 们在下一节将要指出的，这类算法的研究目前 还尚处于起步上升阶段，特别是作为全局优化 的一类算法，其理论基础还没有完全建立起来。 Ì 模拟进化算法的典型执行策略 依历史发展与不同的应用侧重,模拟进化算法通 常分为遗传算法、演化策略与进化程序三个典 型的执行策略(也可视为三个不同的发展方向)。
第四章 模拟进化与遗传算法
参考文献： [1] Goldberg D. E. , Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine learning, Reading, MA: Addison Weley, 1989 [2] 徐宗本，张讲社，郑亚林，计算智能中的仿 生学：理论与算法，科学技术出版社，2003
GEN++
杂交（Crossover）
变异（Mutation）
判断是否停止
N
Y
停止
常规遗传算法（GA）的流程图：
Gen=0
随机产生初始种群
终止判据是否满足？
是
否
输出结果 计算种群中每个个体的适应性
结束
GEN++
i=0
是
i=M ?
①
②
①
②
否
随机选择遗传 算子
Pc 杂交
Pr 繁殖
按适应度进行选择 个体，Selection
繁殖是现存物种得以生存、延续的必要条件。 生物界中最常见且被科学实验证明最有利于 进化的繁殖方式是有性生殖 （ sexual reproduction ) ； 变异是生物进化的根本保证； 竞争是规模有无限扩大趋势的生物体分享有限 生存资源的直接结果； 最后在竞争的环境下，自然界不可避免地 会对生物的生存进行选择。
仿生类算法，就其目前发展而言，可分为仿生 过程算法与仿生结构算法两大类，前者以模拟 进化算法为代表，后者以神经网络为典型。 Ì 生物进化过程 建立在达尔文进化论与孟德尔遗传变异规律基 础上的现代生物学认为，生物进化是从低级向 高级、从简单向复杂、趋势向上、而又呈现出 多枝齐头并进多样化发展的演化过程。生物的 进化表现为“适者生存，不适者被淘汰”，也就 是“优胜劣汰”。绝大多数生物的进化通过繁殖 （reproduction）、变异（mutation）、竞争 （competition）、选择（selection）四个基本 过程实现。
假定考虑全局优化问题（P）。遗传算法基于 以下两条基本策略求解问题： n 1 （1）对于给定的目标函数 F : Ω ⊂ R → R 它使用Ｆ的任一适应性（fitness)函数（换言 之，一个值域非负、与Ｆ有相同极值点的函 数）； （２）代替直接作用于优化变量Ｘ，它作用于 Ｘ的可称之为染色体（chromosome) 的某种 编码（换言之，Ｘ的某种离散化近似表示。 例如，长度为Ｌ且取值于某种字母表的数 串）。
于是，求解问题（P）的一个不变规模 （例如设为N）的模拟进化算法可抽象 地描述如下： 步1. 随机确定初始种群：
X（0） = （X 1 (0),⋅ ⋅ ⋅, X n (0)), 置K = 0;
步 2. 计算当前种群中每一个体 X i ( K ) 的适应性(i=1,2, … ,N),并依据适应性指 定其相应个体的繁殖概率;依据所指定的 繁殖概率,通过遗传机制(杂交、变异） 产生适量的新一代种群的侯选种群，最 后依据某种选择规则，从侯选种群中确 定新一代种群 X ( K + 1) 步 3. 检验当前种群是否产生满意解或已达 到预设的进化时限，如已满足，停止， 否则令K：=K+1 转步2 。
Pm 变异
按适应度选 两个个体 杂交 （或交叉） Crossover
按适应度选择 个体
繁殖 Reproduction
变异 Mutation异后的新个 体加到新种群中
i++
在上述算法中，种群进化步II，反映了遗传算法 对生物进化过程的类比特征。如果说算法从父代种群 Y(k)产生子代种群是某种遗传算子的作用，则根据算 法定义，遗传算子将由以下特指的选择算子、杂交算 子和变异算子复合构成： 1）选择算子：它由算法步II-1和II-2定义,其作用效 果反映在对父代种群中每一个体所赋予的允许繁殖 概率及其从2M个中间个体中如何选择子代种群的机 制上。对于每一个体的允许繁殖概率 Pi ( k ) 的确定, 通常按照“适应性强的多复制,适应性差的遭淘汰,而 具有平均适应性的基本不变”的原则。常见的赋值方 法有“比例选择规则”:
解全局优化问题的模拟进化算法本质上 是一类建立在模拟生物进化过程基础上 的随机搜索方法,其基本思想可概括为: 将待优化问题的目标函数理解作(或转换 到)某生物种群对环境的适应性（fitness） 将优化变量对应作生物种群的个体 (individual) 将所发展的求解优化问题的算法与生物 种群的进化过程类比
这样,假定我们考虑全局优化问题：
n n 1 max{ F ( x ) : x ∈ Ω ⊂ R }, F : Ω ⊂ R → R (p):
则(P)的多个可行解的一个集合可称之为 一个种群(population),种群中的每一元素 (可行解)可称之为是一个个体 ( individual),种群中个体的数目称之为此 种群的规模。
遗传算法（Genetic Algorithm, 简称GA）是通过模拟生物进化 过程来完成优化搜索的。
科学研究、工程实际与国民经济发展的 众多问题可归结为“最大效益、最小代价” 这类典型的优化模型。求解这类模型导致 寻求某个目标函数（有解析表达式或无解 析表达式）在特定区域上的最优解。
传统的建立在梯度计算基础上的非线性规 划类方法，当目标函数仅具有单极点时， 通常表现出较高的计算效率，但当目标函 数具有多极值点时，由于其本身固有的局 部优化性及不稳健等缺陷，而被广泛认为 不适于全局优化问题的求解。 近二十年来，人们相继发展了许多求解全 局优化问题的方法，一般可分为确定型与 非确定型（如随机搜索）算法。
步 III. 检验终止判据：如果Y (k +1) 满足预先设定的停机准 则，则终止演化，并输出最优解；否则，置k := k +1 ， 返回步 II。
遗传算法的一般流程：
生成第一代 （First generation）,GEN=1
计算每个个体的适应性（Fitness）
按适应性进行选择（Selection）
Ì
模拟进化算法 模拟进化算法的核心思想源于这样的基本认识：体 现在 “ 优胜劣汰 ” 这一自然规律的生物进化过程本身 是一个自然的、并行发生的、鲁棒的优化过程，这 一优化过程的目标是对环境的适应性（fitness)，而 生物种群通过生物体的遗传、变异来达到优化（亦 即进化）之目的，对生物进化的这种优化观点早在 六十年代就引起J.H.Holland、 I.Recenberg及 L.J.Fogel等计算智能学者的特别兴趣,并相继创立了 现 在 被 称 之 为 遗 传 算 法 ( g e n e t i c algorithms)、演化策略(evolution strategies)和进化程 序 (evolutionary programming)的模拟进化算法.