遗传算法导论(论文翻译)
《2024年《指尖上的遗传学》(节选)翻译实践报告》范文
《《指尖上的遗传学》（节选）翻译实践报告》篇一一、引言翻译是一门语言与文化沟通的艺术，将一份特定的内容通过另一语言呈现给读者。
在本报告中，我将详细分析节选自《指尖上的遗传学》的翻译实践过程。
通过这个过程，我希望能揭示遗传学领域的专业知识如何通过语言的转化，被读者所理解和接受。
二、任务接受与理解本次翻译实践的对象是《指尖上的遗传学》的节选部分，主要涉及遗传学的基本概念和前沿研究。
在接受任务后，我首先对原文进行了仔细阅读，理解其主题、内容、语言风格及需要传达的信息。
这个阶段的理解对于后续的翻译工作至关重要。
三、翻译过程在翻译过程中，我主要遵循了“理解、转换、校对”的步骤。
在理解阶段，我确保完全理解原文的含义。
在转换阶段，我使用目标语言将原文的信息准确、流畅地表达出来。
在校对阶段，我检查并修正翻译中的错误，保证翻译的准确性。
对于专业术语的翻译，我查证了相关遗传学的专业词典和文献，确保术语的准确翻译。
同时，我也注意了语言的流畅性，使得译文在传达信息的同时，也能让读者感到舒适。
四、难点与解决方案在翻译过程中，我遇到了几个难点。
首先，原文中一些专业术语的翻译需要我进行深入的研究和理解。
我通过查阅专业词典和文献，解决了这些难点。
其次，原文中的一些复杂句型和结构也需要我进行细致的分析和转化。
我通过拆分句子结构，理解其逻辑关系，再将其用目标语言重新组织，以保持原文的意义和风格。
五、案例分析以节选内容中的一句为例：“基因编辑技术为治疗遗传性疾病提供了新的可能性。
”这句话的翻译需要准确地传达原文的含义，同时也要考虑到目标语言的表达习惯。
我将其翻译为“Gene editing technology offers new possibilities for treating inherited diseases.”这个翻译既保留了原文的信息，又符合目标语言的表达习惯。
六、反思与总结本次翻译实践让我深刻理解到专业翻译的复杂性和挑战性。
遗传算法——遗传算法
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（5）机器人
例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节 机器人运动轨迹规划、机器人结构优化和行为协调等方 面得到研究和应用。
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遗传算法的基本操作为：
（1）复制（Reproduction Operator）
复制是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生 新种群的过程。具有高适应度的位串更有可能在下一代 中产生一个或多个子孙。
复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生0~1之 间均匀分布的随机数，若某串的复制概率为40%，则当 产生的随机数在0.40~1.0之间时，该串被复制，否则被 淘汰。
出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一 篇论文。他发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算 子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。在遗传算法的 不同阶段采用了不同的概率，从而创立了自适应遗传算法的 概念。
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（3）K.A.De Jong 1975年，De Jong博士在其博士论文中结合模式定理
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（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。
（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。
对于一个需要进行优化的实际问题，一般可按下述 步骤构造遗传算法： 第一步：确定决策变量及各种约束条件，即确定出个体 的表现型X和问题的解空间； 第二步：建立优化模型，即确定出目标函数的类型及数 学描述形式或量化方法；
遗传算法综述_刘定理
41开发应用１引言２遗传算法的发展３遗传算法理论与技术３．１基本原理３．２混合遗传算法３．３并行遗传算法遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ简称ＧＡ）是由美国Ｍｉｃｈｉｇａｎ大学的ＪｏｈｎＨｏｌｌａｎｄ教授创建的。
它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最优解的算法。
目前，遗传算法广泛应用于自动控制、计算科学、模式识别、工程设计、智能故障诊断、管理科学和社会科学领域，适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题。
早在上个世纪４０年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。
进入６０年代后，美国密歇根大学的Ｈｏｌｌａｎｄ教授及其学生们受到这种模拟技术的启发，创造出了一种基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化计算的自适应概率优化技术——遗传算法。
进入９０年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。
尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高。
遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。
遗传算法的研究主要包括三个领域：遗传算法的理论与技术；用遗传算法进行优化；用遗传算法进行分类系统的机器学习。
其中，遗传算法的理论与技术研究主要包括编码、交叉运算、变异运算、选择运算以及适应度评价等问题。
与传统搜索算法不同，遗传算法从一组随机产生的初始解，称为群体，开始搜索过程。
群体中的每个个体是问题的一个解，称为染色体。
这些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。
遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现。
交叉或变异运算生成下一代染色体，称为后代。
染色体的好坏用适应度来衡量。
根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体，作为下一代群体，再继续进化，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。
遗传算法中英文对照外文翻译文献
遗传算法中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)Improved Genetic Algorithm and Its Performance Analysis Abstract: Although genetic algorithm has become very famous with its global searching, parallel computing, better robustness, and not needing differential information during evolution. However, it also has some demerits, such as slow convergence speed. In this paper, based on several general theorems, an improved genetic algorithm using variant chromosome length and probability of crossover and mutation is proposed, and its main idea is as follows : at the beginning of evolution, our solution with shorter length chromosome and higher probability of crossover and mutation; and at the vicinity of global optimum, with longer length chromosome and lower probability of crossover and mutation. Finally, testing with some critical functions shows that our solution can improve the convergence speed of genetic algorithm significantly , its comprehensive performance is better than that of the genetic algorithm which only reserves the best individual.Genetic algorithm is an adaptive searching technique based on a selection and reproduction mechanism found in the natural evolution process, and it was pioneered by Holland in the 1970s. It has become very famous with its global searching,parallel computing, better robustness, and not needing differential information during evolution. However, it also has some demerits, such as poor local searching, premature converging, as well as slow convergence speed. In recent years, these problems have been studied.In this paper, an improved genetic algorithm with variant chromosome length and variant probability is proposed. Testing with some critical functions shows that it can improve the convergence speed significantly, and its comprehensive performance is better than that of the genetic algorithm which only reserves the best individual.In section 1, our new approach is proposed. Through optimization examples, in section 2, the efficiency of our algorithm is compared with the genetic algorithm which only reserves the best individual. And section 3 gives out the conclusions. Finally, some proofs of relative theorems are collected and presented in appendix.1 Description of the algorithm1.1 Some theoremsBefore proposing our approach, we give out some general theorems (see appendix) as follows: Let us assume there is just one variable (multivariable can be divided into many sections, one section for one variable) x ∈ [ a, b ] , x ∈ R, and chromosome length with binary encoding is 1.Theorem 1 Minimal resolution of chromosome is s =12l --a b Theorem 2 Weight value of the ith bit of chromosome isw i =12l --a b 12-i ( i = 1,2,…l ) Theorem 3 Mathematical expectation Ec(x) of chromosome searching step with one-point crossover isE c (x) = la b 2-P c where Pc is the probability of crossover.Theorem 4 Mathematical expectation Em ( x ) of chromosome searching step with bit mutation isE m ( x ) = ( b- a) P m1. 2 Mechanism of algorithmDuring evolutionary process, we presume that value domains of variable are fixed, and the probability of crossover is a constant, so from Theorem 1 and 3, we know that the longer chromosome length is, the smaller searching step of chromosome, and the higher resolution; and vice versa. Meanwhile, crossover probability is in direct proportion to searching step. From Theorem 4, changing the length of chromosome does not affect searching step of mutation, while mutation probability is also in direct proportion to searching step.At the beginning of evolution, shorter length chromosome( can be too shorter, otherwise it is harmful to population diversity ) and higher probability of crossover and mutation increases searching step, which can carry out greater domain searching, and avoid falling into local optimum. While at the vicinity of global optimum, longer length chromosome and lower probability of crossover and mutation will decrease searching step, and longer length chromosome also improves resolution of mutation, which avoid wandering near the global optimum, and speeds up algorithm converging.Finally, it should be pointed out that chromosome length changing keeps individual fitness unchanged, hence it does not affect select ion ( with roulette wheel selection) .1. 3 Description of the algorithmOwing to basic genetic algorithm not converging on the global optimum, while the genetic algorithm which reserves the best individual at current generation can, our approach adopts this policy. During evolutionary process, we track cumulative average of individual average fitness up to current generation. It is written as X(t) = G 1∑=G t avg f1(t)where G is the current evolutionary generation,avg f is individual averagefitness. When the cumulative average fitness increases to k times ( k> 1, k ∈ R) of initial individual average fitness, we change chromosome length to m times ( m is a positive integer ) of itself , and reduce probability of crossover and mutation, whichcan improve individual resolution and reduce searching step, and speed up algorithm converging. The procedure is as follows:Step 1 Initialize population, and calculate individual average fitness0avg f ,and set change parameter flag. Flag equal to 1.Step 2 Based on reserving the best individual of current generation, carry out selection, regeneration, crossover and mutation, and calculate cumulative average of individual average fitness up to current generationavg f ;Step 3 If 0avg avgf f ≥k and Flag equals 1, increase chromosome length to m times of itself, and reduce probability of crossover and mutation, and set Flag equal to 0; otherwise continue evolving.Step 4 If end condition is satisfied, stop; otherwise go to Step 2.2 Test and analysisWe adopt the following two critical functions to test our approach, and compare it with the genetic algorithm which only reserves the best individual: ()]01.01[5.0sin 5.0),(2222221y x y x y x f ++-+-= ]5,5[ ∈,-y x))4cos(4.0)3cos(3.02(4),(222y x y x y x f ππ--+-= ]1,1[ ∈,-y x2. 1 Analysis of convergenceDuring function testing, we carry out the following policies: roulette wheel select ion, one point crossover, bit mutation, and the size of population is 60, l is chromosome length, Pc and Pm are the probability of crossover and mutation respectively. And we randomly select four genetic algorithms reserving best individual with various fixed chromosome length and probability of crossover and mutation to compare with our approach. Tab. 1 gives the average converging generation in 100 tests.In our approach, we adopt initial parameter l0= 10, Pc0= 0.3, Pm0= 0.1 and k=1.2, when changing parameter condition is satisfied, we adjust parameters to l= 30, Pc= 0.1, Pm= 0.01.From Tab. 1, we know that our approach improves convergence speed of genetic algorithm significantly and it accords with above analysis.2. 2 Analysis of online and offline performanceQuantitative evaluation methods of genetic algorithm are proposed by Dejong, including online and offline performance. The former tests dynamic performance; and the latter evaluates convergence performance. To better analyze online and offline performance of testing function, w e multiply fitness of each individual by 10, and we give a curve of 4 000 and 1 000 generations for f1 and f2, respectively.(a) online (b) onlineFig. 1 Online and offline performance of f1(a) online (b) onlineFig. 2 Online and offline performance of f2From Fig. 1 and Fig. 2, we know that online performance of our approach is just little worse than that of the fourth case, but it is much better than that of the second, third and fifth case, whose online performances are nearly the same. At the same time, offline performance of our approach is better than that of other four cases.3 ConclusionIn this paper, based on some general theorems, an improved genetic algorithmusing variant chromosome length and probability of crossover and mutation is proposed. Testing with some critical functions shows that it can improve convergence speed of genetic algorithm significantly, and its comprehensive performance is better than that of the genetic algorithm which only reserves the best individual.AppendixWith the supposed conditions of section 1, we know that the validation of Theorem 1 and Theorem 2 are obvious.Theorem 3 Mathematical expectation Ec(x) of chromosome searching step with one point crossover is Ec(x) = c P l a b 2-where Pc is the probability of crossover.Proof As shown in Fig. A1, we assume that crossover happens on the kth locus, i. e. parent’s locus from k to l do not change, and genes on the locus from 1 to k are exchanged.During crossover, change probability of genes on the locus from 1 to k is 21(“1” to “0” or “0” to “1”). So, after crossover, mathematical expectation of chromosome searching step on locus from 1 to k is)12(12212122121)(111-•--•=•--•==-==∑∑k l j k j l j kj ck a b a b w x E Furthermore, probability of taking place crossover on each locus of chromosome is equal, namely l 1Pc. Therefore, after crossover, mathematical expectation of chromosome searching step is)(1)(11x E P lx E ck c l k c ••=∑-= Substituting Eq. ( A1) into Eq. ( A2) , we obtain )1211(2)(])12[(122)12(12211)(11---•=--•--•=-•--•••=∑-=l c i l c k l c l k c l a b P l a b l P a b P lx E where l is large, 012≈-l l , so )(x E c c P l a b 2-≈Fig. A1 One point crossoverTheorem 4 Mathematical expectation)(x E m of chromosome searching step with bit mutation m m P a b x E •-=)()(, where Pm is the probability of mutation.Proof Mutation probability of genes on each locus of chromosome is equal, say Pm, therefore, mathematical expectation of mutation searching step isE m (x )=P m ·w i =i =1l åP m ·b -a 2l -1·2i -1=i =1l åP m ·b -a 2i -1·(2i -1)=(b -a )·P m一种新的改进遗传算法及其性能分析摘要：虽然遗传算法以其全局搜索、并行计算、更好的健壮性以及在进化过程中不需要求导而著称，但是它仍然有一定的缺陷，比如收敛速度慢。
遗传算法(GeneticAlgorithm)..
2018/10/7
选择(Selection)
选择(复制)操作把当前种群的染色体按与适应值成正比例 的概率复制到新的种群中 主要思想: 适应值较高的染色体体有较大的选择(复制)机 会 实现1：”轮盘赌”选择(Roulette wheel selection) 将种群中所有染色体的适应值相加求总和，染色体适应 值按其比例转化为选择概率Ps 产生一个在0与总和之间的的随机数m 从种群中编号为1的染色体开始，将其适应值与后续染色 体的适应值相加，直到累加和等于或大于m
2018/10/7
选择(Selection)
染色体的适应值和所占的比例
轮盘赌选择
2018/10/7
选择(Selection)
染色体被选的概率
染色体编号
1
2
3
4
5
6
染色体
适应度 被选概率 适应度累计
01110
8
0.16 8
11000
15
0.3 23
00100
2
0.04 25
10010
5
0.1 30
适者生存(Survival of the Fittest)
GA主要采用的进化规则是“适者生存” 较好的解保留，较差的解淘汰
2018/10/7
生物进化与遗传算法对应关系
生物进化
环境
适者生存 个体 染色体 基因 群体 种群 交叉 变异
2018/10/7
遗传算法
适应函数
适应函数值最大的解被保留的概率最大 问题的一个解 解的编码 编码的元素 被选定的一组解 根据适应函数选择的一组解 以一定的方式由双亲产生后代的过程 编码的某些分量发生变化的过程
遗传算法的基本操作
遗传算法在模拟电路故障诊断中的应用---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴
In order to improve the speed of fault diagnosis, the application in soft fault diagnosis of analog circuits based on sensitivity analysis combined with the genetic algorithm is presented in this paper. We have discussed the sensitivity analysis of analog circuits. Estimate the offset of the component parameters to diagnose the fault of the analog circuits. We convert the diagnosis equation, which is constituted by the incremental test node voltage and the component parameters variation, into the linear programming problem about finding the smallest independent variable based on the hard constraints of the fault diagnosis equation. And the linear programming problem with constraints is converted to the extreme solution without constraints by the penalty function. The genetic algorithm is used to solve the optimal solution. Then, the influence of the control parameters of genetic algorithm is discussed with examples. A new Self-adaptive Genetic Algorithms was proposed and the experiments show that the method has a good efficiency on the soft fault diagnosis of tolerance analog circuits and has a higher speed.
遗传算1
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。
所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。
遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。
即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。
f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
遗传算法定义遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
沃森克里克论文翻译--DNA结构对遗传的影响
DNA结构对遗传的影响毋庸置疑，细胞里DNA十分重要。
在所有分裂的细胞中都发现了DNA，绝大部分在细胞核中，细胞核中的DNA是染色体的主要成分。
大量证据表明，它携带着一部分具有遗传特异性的染色体，所有也携带着基因。
然而，现在并没有证据显示出它是如何携带基因物质在精准的自我复制时所要求的重要生命活动。
我们最近提出了DNA所含的盐的结构，如果该结构正确的话，由它可以推断出自我复制的机制。
由伦敦国王学院得出的X射线证据进一步的证实了我们所提出的DNA结构，并且也表明这与之前被提出过的所有结构都不一样。
在与X 射线数据进行更多大量的对比验证之前，并不能完全肯定我们提出的结构是对的，但我们相信整体上来说是正确的，并且可以讨论它对遗传的影响。
在此之前，我们先假设DNA所含盐的纤维成分没有在准备复制时增加，因为Wilkins发现独立的纤维与完整的生物物质所呈现的X射线是相似的。
我们已经建立了DNA分子的化学式。
DNA分子呈长链状，脱氧核糖和磷酸交替连接构成骨架。
（见右图）每个脱氧核糖连接着一个含氮碱基，含氮碱基有四种形式。
（我们认为甲基胞嘧啶相当于胞嘧啶，因为它们都符合我们的结构。
）两种可能的嘌呤碱基是腺嘌呤和鸟嘌呤，另外两种嘧啶是胞嘧啶和胸腺嘧啶。
目前已知，骨架旁边的一串碱基排列顺序是无规律的。
这个包含了磷酸、脱氧核糖和碱基的结构叫做核苷酸。
我们的结构在生物意义上有优势的第一个特点是DNA含有两条链。
这两条链以同一条纤维为中心盘旋（如图2所示）。
有人假设说，因为在化学式里只有一条链，所以在结构单元中也只会有一条。
但是X射线显示出的密度明显表明DNA分子有两条链。
图2第二个特点是DNA分子两条链结合的规律，此规律来自于碱基对之间的氢键（如图3所示）。
碱基是成对组合在一起的，一条链上的一个碱基通过氢键与另一条链上的碱基相连。
重要的一点是，只有特定的碱基对才符合DNA分子的结构。
为了建立两条链之间的连接，一个碱基对一定是由一个嘌呤和一个嘧啶组成，如果一个碱基对含有两个嘌呤，那么两条链将无法连接。
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遗传算法导论（论文翻译）a遗传算法导论潜在的能量是估计有多少序列的物理阻力将形成，如果要被迫合成为一个想要得到的最优结构――耗费最小能量和最优适应性。
当然了，也有时候我们不想得到在形成物种中最理想化的遗传物质结构（序列）结果的物理阻力。
评估它的存在性――如果不可能的话，这样是很困难的。
给定一个所需结果和理想结构（并且知道一些有关生物物理学的东西），我们就能通过计算氨基酸间彼此的相关作用力，而估计这种潜在的能量，因此，整个最优规则将是可以计算的。
这些例子指出对于候选染色体在两种不同环境里的为实现独一无二能作为标记的抽象编码序列的编码问题，而且在这种编码规则下的剩余空间有最优适度功能。
一个遗传算法就是寻求一种最优适度序列的方法。
遗传算法这个简单的遗传算法模型涉及到三种算法：选择、交叉（单向），还有变异。
选择：这种算法通过选择种群中的染色体而再造种群，染色体装配工，很多时候就像被选择性地再生产。
交叉：这种算法任意地选择一个点，然后交换结果，在两个染色体创造出两个后代的序列节点前前后后，例如，序列为10000100和11111111能在它们每三次创造出两个子代之后实现交叉，交叉就能粗糙地在两个被称为单倍体的有机体间发生交叉或者生物物理重组。
变异：这种算法是随机抛出染色体上的一些序列，例如序列号为0000100将在第二个序列点上产生01000100序列，变异也能以一个很小的概率值（0.001）发生子啊同一个序列的同意位点上。
1.6一个简单的遗传算法我们给定了一个清晰的已定义好的问题去解决，并且一些序列表现是为了一个候补解决方案，一个遗传算法按如下的步骤进行：1. 初始化一个有n*l长的染色体随机子代（问题的候选解决方案）；2. 计算种群每条X染色体的最优序列函数f(x)； 3. 重复以下步骤直到第n群子代被创造出来；a．在当前种群中选择一双父代染色体，这可能会受到不变增长变化着的最优动能影响，选择是在“无可替代”的条件下为完成的，意味着，一些相同的染色体可以被多次选择直到它们成为父代。
b．以Pc的可能性（交叉概率）下，以随机选择节点的方式开始交叉（带着均衡概念被选中）会形成两个子代，如果交叉没有发生，形成的两个子代简单地为各自父代染色体的复制，这里的概率定义为两个单倍体父代染色体交叉的可能性，同时人工智能是关于“交叉点”的，交叉率定义为两条父代染色体发生交叉位置处的一个序列号。
c．产生突变的两个子代在这个序列号处的发生概率为Pm（突变率），并且在新的子代中标记产生变异的染色体序列号。
如果n为奇数，新的子代将被随机地抛弃掉。
4. 用新的种群取代当前一代； 5. 开始步骤2；这个步骤的每一次迭代被称为一代，人工智能算法典型的迭代次数为50――500次甚至更多次。
一个完整的种群形成称之为一个周期，在周期最后，种群中会产生一个或者多个高适度的染色体。
自从随机性在每个周期里扮演者一个大角色，两个循环里带着不同概率的变异体将很普遍地产生不同的复杂表现。
遗传算法研究者通常报告数据（例如一个循环中最优适度的寻找和一代种群中最优适应的每个个体将被发现）去平均遗传中相关类似问题的许多不同代的情况。
这个简单的步骤被描述为GA的多种应用之基础，有很多细节还有待补充，例如种群的大小，还有发生交叉变异的概率，一个算法的成功通常在很大程度上取决于这些细节，同样也有一些复杂的GA版本（例如：GA在序列的表示函数f(x)和染色体的变异行为，如交叉、突变等上也有很多种版本）。
这些例子将在接下来的章节里一一给出。
作为一个简单的人工智能算法假设l（序列长）为8，序列函数f(x)等于X染色体一小部分序列的编码数字（一个极端简单的适应功能，在这里仅仅是说明的功能），n（种群的大小）为4，Pc=0.7，Pm=0.001,（像自适应功能，l跟n取值仅仅是为简化问题而选择下来）许多典型的（n值在50―1000之间变动），给出的Pc，Pm的值也是一种对平均水平的估值。
最初的（任意的生成）的种群看起来像下表这样：染色体 A B C D 序列编码 00000110 11101110 00100000 00110100 突变位点 2 6 1 3 一个关于GA的寻常选择方法是给予自适应性成比例选择，也在这很多次个体被期待去再造，相当于它们在种群中自适性平均水平下所区分的自适应能力。
（这等同于生物学家所说的“生殖能力”）。
第一部分遗传算法概述一个实现自适应性成比例选择的简单方法是――“转盘循环取样法”（犹太老板1989），她在概念上等同于给予每个个体在它们的自适应区域里一部分循环取样能力，随着转盘旋转，小球形成一种楔形薄片的聚集形状，并且那些一致水平的个体被选择。
在n=4这个例子上面，转盘旋转4次，第一次两次旋转将选择B、C染色体作为父代，第二个两次旋转选择B、D两条染色体做父代（事实上A染色体不能被旋转仅仅是由于抽签这种游戏的侥幸可能性造成，如果转盘旋转多次，通常的结果是将接近理想值）。
一旦一对父代被选择后，以Pc的可能性他们将杂交形成两个后代，如果它们不交叉，后代将是父代双方的简单复制。
假若在上述的例子里，B和D第一次杂交得到的后代染色体序列为E=10110110和F=01101110，B和C父代不杂交，取而代之将形成B和C的序列副本，接下来，每个后代将被概率为Pm的突变控制影响，每个后代。
假设后代E在第二个序列点出突变为E=1011000，后代F和C没有发生交叉，那么后代B将形成B=01101110，这个序列发生交叉处的节点在新一代种群中将遵循如下规则：染色体 E F C B记在新一代中，尽管最优序列（6号位变异）丢失了，整体的自适应度从12/4降为14/4，这种迭代程序将最终造成在每个序列里发生。
1.7遗传算法和传统的搜索方法在之前的第一节里，我们用“搜索”这个词去描述GA的工作原理，这在其他在计算机科学里的“搜索”这一意思形成对比。
关于“搜索”至少有三个意思序列编码 10110000 01101110 00100000 01101110 突变位点 3 5 1 5 存储数据的检索：有一个问题是存在计算机内存里面的高级信息检索，假如你有一个特定顺序下建立的关于“姓名”跟“住址”的大数据库，什么样的方法将是排好序的按“姓”这一关键字搜索的最佳方式呢？“Binary式搜索”是查询出想要得到记录的一种有效方法。
Knuth （1973）描述和分析了许多这样的检索方法。
基于目标的最优路径搜索：有个问题是找到一种算法能在动态给定“出发点”下到目的地的最佳路径。
这种搜索模式是许多人工智能算法里面的核心步骤，一个简单的例子――对于每个学过人工智能的人都熟悉的是“8号难题”，这个在图表1.2里面有阐明。
标号为数字1――8的标题被记在中央处，留下一块空白区域，把一个相邻的数字滑到空白处叫一次“移动”，图表1.2a阐明了一个寻找一种从起点区域移动到标题中给定方位区域的算法问题。
一个关于符合该问题的“检索树”算法，在图表1.2b中有所阐明，“根”节点代表最初的起点，节点上的枝干指出它在此区域里所有可能移动方案下的结果，下面的树枝干含义类似。
这种搜索算法讨论了在人工智能环境下高效搜索出从起点到终点的最佳（这里指最短）路径生成树。
典型的算法有“深度优先树”、“广度优先树”还有“A+平衡树”。
5 3 2 81 2 3 8 4 7 6 5 （a） 1 2 3 84 7 65 4 1 76 1 2 3 5 678 4 2 2 4 . . （b）图表1.2:8号难题。
（a）问题是找到一种移动方案能从给定起始点到标题里指出的区域（目标区域）。
（b）一个基于“8号难题”的部分搜索树。
‘解决方案的搜索：这是一种相对于“最优路径搜索”的更为综合的搜索法。
办法是在一个大区域候选结局方案里面通过“洪范式”遍历而找到一个该问题的最佳方案。
这其中也有遗传算法里面所用到的检索方法。
这里，很明显在第一种和第二章方案里面有个很明显的区别。
第一种方案涉及到一个在有序存储的信息库里面找到一条记录（如：一条电话号码）的问题。
第二种方案里，需要检索的信息没有明确的存储法则，而且后续方案在每步搜索结束后才能开始确定，例如解决“8号难题”的人工智能检索法只有在一颗完整的检索树在其所有节点都存储完毕后才开始，最有趣的问题是一棵树里面有很多种不同的节点需要全部存储。
当然了，搜索树是基于一种特定的算法下一步步去形成的复杂结构，其目标是找到一种最好的或者高质量的解决方案，在只检查该搜索树的一小部分的情况下。
同样地，当用遗传算法检索一个候选方案空间时，不是所有可能的候选方案都能一次性地找到并代入计算；当然了，遗传算法里寻找一个最理想或最佳解决方案时只能检查一小部分可能的候选方案。
“解决方案的搜索”包含“基于给定终点的最优路径搜索”，当一种搜索树里的路径能被作为候选方案而编码时。
对于“8号难题”来说，候选方案可能只是从当前起点移动到一些其他区域的方案列表（只有终端节点是问题中所说的“终点”时才是最终的正确方案）。
然而，许多基于“最优路径搜索”问题都能被“AI搜索树”技术（这里的部分方案是可以评估）很好地得到解决，相比于遗传算法或者类似于遗传算法这样的技术（这里，所有的候选方案必须在其在评估前特有地构成）来说。
然而，标准的“AI搜索树”法（或者，更普遍的说法是构造图表检索法）不常用。
不是所有的问题都需基于路径搜索的。
感谢您的阅读，祝您生活愉快。