自适应遗传算法研究论文
基于自适应算法的遗传算法研究
基于自适应算法的遗传算法研究遗传算法是一种基于自然进化方式的优化方法，它可以在搜索问题中寻找最优解，以达到优化目的。
遗传算法的工作原理是模拟自然选择与遗传机制的过程，通过逐代进化来寻找最优候选解，从而达到求解问题的目的。
不过，遗传算法是一种自适应算法，其运作效率取决于选择的参数和算法的实现方式。
本文将探讨基于自适应算法的遗传算法研究。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化式自然算法的求解方法，其基本原理是模拟自然界中的遗传机制和自然选择过程。
首先，从给定问题的解空间中产生一组随机解作为初始种群；其次，根据问题的适应度函数评估每个个体的适应度；接着，根据选择、交叉和突变操作来生成子代群体。
新一代的子代个体将替换掉之前代的父代个体，之后的这个过程将一再重复，直到满足预定的停止准则为止。
二、自适应算法的基本概念自适应算法是指在设计算法时，可以根据问题的性质和具体求解要求，动态地对算法的参数、结构和模型进行调整和改进的算法。
自适应算法经常涉及多元搜索、优化、模式识别和机器学习等问题领域。
自适应算法被广泛应用于识别、分类、决策、模拟和优化等问题领域。
三、自适应遗传算法的设计在传统的遗传算法中，选择操作和变异操作的操作概率、种群大小以及进化代数都是确定的。
在自适应遗传算法中，这些参数变成了可以根据问题和历史数据动态改变的变量。
自适应遗传算法需要解决的主要问题是参数自适应调节和适应性的变化。
1、参数自适应调节：为了能够适应复杂问题的求解，参数选择和调节非常重要。
自适应遗传算法中，能否实现一个好的参数选择及优化目标函数优化问题，是其能力的关键。
常见的方法是通过某些规则来动态控制各个参数的值，如进化代数、交叉概率、突变概率、种群大小等。
2、适应性的变化：自适应遗传算法能够对适应性变化引起的问题进行有效的处理，协调地提高遗传算法自身的适应性和优化效果。
这里的适应性变化可以是问题本身的变化，也可以是算法其他方面的调节。
基于遗传算法的自适应PID控制方法研究
基于遗传算法的自适应PID控制方法研究一、背景介绍PID控制器是工业控制领域中最常用的控制器，它可以通过对系统误差的比例、积分和微分进行调节，来实现对系统的控制。
然而，传统的PID控制器的控制效果很大程度上依赖于经验和试错，当系统发生变化时，需要重新调整PID的参数才能适应新的控制需求。
因此，为了让PID控制器更具有自适应性，一些学者开始尝试将遗传算法引入PID控制器的设计中。
二、遗传算法的介绍遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，它通过模拟基因的交叉、变异和选择过程，来实现对问题的求解。
遗传算法具有全局寻优、鲁棒性强、适应性强等特点，已经得到了广泛的应用。
在PID控制器的设计中，遗传算法可以用于寻找PID参数的最优解，从而实现对系统的更好控制。
三、基于遗传算法的自适应PID控制方法的研究基于遗传算法的自适应PID控制方法是在PID控制器中加入遗传算法的优化过程，通过遗传算法对PID参数进行自适应调整，来适应不同的控制需求。
这种方法可以在系统需要变化时自动调整PID参数，从而提高系统的控制性能。
具体的方法就是通过遗传算法来优化PID控制器的参数，其中包括比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd。
首先，根据系统的属性和调试经验，给定一个PID控制器的初值；然后，对该PID控制器进行模拟和评估，得到一个“个体”的适应度值，用来表示此时的控制效果；接着，进行基因交叉和变异，生成新的PID控制器，并再次模拟和评估，然后根据适应度值进行选择，最后得到最优的PID控制器。
由于遗传算法具有并行性、自适应性、搜索的全局性等特点，基于遗传算法的自适应PID控制方法不仅可以提高系统的控制性能，而且可以帮助解决非线性、时变、多目标等问题。
因此，该方法得到了广泛的应用并得到了一些研究者的深入研究。
四、研究的进展和存在的问题近年来，基于遗传算法的自适应PID控制方法已经得到了广泛的应用。
一些学者进一步对该方法进行了深入研究，并提出了一些改进的思路，例如将遗传算法与模糊控制相结合、引入粒子群算法等。
《基于遗传算法的智能算法参数自适应调整》
《基于遗传算法的智能算法参数自适应调整》
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哎呀，说起这个基于遗传算法的智能算法参数自适应调整，这可真是个让人头疼又神奇的玩意儿。
就拿我之前在公司参与的一个项目来说吧。
我们团队接到了一个超级复杂的任务，要优化一个系统的运行效率。
这系统就像是个调皮的孩子，总是不听话，怎么哄都不行。
那时候，我们一群人天天围在会议室里，抓耳挠腮。
老张，那个经验丰富的技术大拿，总是皱着眉头说：“这可咋办呀，传统方法根本搞不定！”小李呢，年轻有冲劲，大声嚷着：“咱们得想新办法，不能在这死胡同里打转！”
就在大家都快绝望的时候，我提出来试试这个遗传算法的参数自适应调整。
大家一开始都半信半疑的，毕竟这玩意儿听起来就很玄乎。
然后，我们就开始了漫长又艰辛的尝试。
我和小王天天对着电脑，眼睛都快瞅瞎了。
一会儿我喊：“小王，你看看这个数据是不是有问题？”小王就赶紧凑过来，仔细瞧了半天，说：“好像是有点不对劲儿。
”
经过无数次的失败和调整，我们终于看到了一点希望的曙光。
系统的运行效率开始慢慢提高，就像是那个调皮的孩子终于懂事了一样。
到最后，我们成功了！大家欢呼雀跃，老张笑得脸上的皱纹都更深了，说：“没想到啊，这新方法还真行！”小李也兴奋地跳起来：“咱们可太牛啦！”
总之，这基于遗传算法的智能算法参数自适应调整，虽然过程艰难，但结果是让人无比开心的。
它就像是一把神奇的钥匙，打开了我们解决难题的新大门。
现在回想起来，那一段经历还真是让人难忘呢！。
基于自适应遗传算法的优化设计方法研究
基于自适应遗传算法的优化设计方法研究随着科技不断的进步和发展，优化设计方法越来越受到人们的重视和关注。
优化设计方法可以使得复杂的问题得到高效地解决，大大提高生产效率和质量。
对于一些特定的问题，传统的优化方法可能不够完善和精准，因此基于自适应遗传算法的优化设计方法被广泛研究和应用。
自适应遗传算法是一种全局优化算法，具有收敛速度快，精度高的优点。
它的基本思想是模拟生物界中生物的自然选择和遗传规律，对种群中的个体进行遗传和变异，以达到优化的目的。
自适应遗传算法将传统遗传算法中的固定参数改为动态调整，实现了算法自适应性强的特点，有效解决了传统遗传算法存在的缺点。
因此，自适应遗传算法在优化设计领域中逐渐受到越来越多的关注。
基于自适应遗传算法的优化设计方法具有以下几个方面的研究：一、算法的改进和优化算法的改进和优化是对基于自适应遗传算法的优化设计方法的核心研究。
提高自适应遗传算法的搜索策略和搜索效率，是解决算法复杂度和收敛速度的关键。
因此，在算法的设计和实现过程中，需要有选择地改进算法中的遗传算子，引入更合适的变异操作，优化群体更新策略，以及探索更合适的适应值评价方法。
这些改进和优化将大大提高自适应遗传算法的性能和搜索效率，为优化设计方法的应用奠定坚实的基础。
二、参数的选择和调整在优化设计中，参数的选择和调整是自适应遗传算法中必不可少的一部分。
为了提高优化过程的效率和精度，需要通过对参数的选择和调整，合理地对搜索过程进行控制。
选定适当的交叉概率、变异概率和种群大小等参数，可以有效地提高自适应遗传算法的优化效果，优化设计的结果将更为准确和实用。
因此，在基于自适应遗传算法的优化设计方法中，参数的选择和调整是使算法能够更好地适应实际问题，提高优化效果的关键。
三、优化设计方法的应用在实际应用中，基于自适应遗传算法的优化设计方法应用广泛，涉及到了许多不同的领域和问题。
比如，在机械工程中，该优化设计方法可以被应用于机械结构的优化，如机械零件的尺寸和形状设计；在电子工程中，可以被应用于电路板等的设计；在材料科学中，可以被应用于材料的制备和合成等方面。
自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用
自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用近年来，随着电力系统的不断发展和变革，电力变压器作为电力传输和配送系统中不可或缺的设备，其优化设计越来越受到人们的关注。
而自适应遗传算法作为一种新型的优化算法，已经在电力变压器的优化设计中得到了广泛的应用。
本文将从多个角度对自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用进行深入探讨。
一、自适应遗传算法简介自适应遗传算法是一种基于生物遗传学原理的优化算法，其主要思想是通过模拟自然选择、交叉和变异的过程来搜索最优解。
与传统的遗传算法相比，自适应遗传算法引入了自适应机制，能够根据目标函数的性质和问题的特点动态调整算法参数，提高了收敛速度和全局搜索能力。
二、电力变压器优化设计中存在的问题在电力系统中，变压器是承担电能传输和分配的重要设备，其设计优化直接影响着电力系统的安全稳定运行和能效提升。
然而，传统的电力变压器设计存在一些问题，如设计周期长、成本高、效率低等，这些问题需要通过优化设计来解决。
三、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用1. 参数优化在电力变压器的设计中，参数优化是一个复杂而又重要的问题。
传统的参数优化方法需要大量的试验和计算，成本高、效率低。
而自适应遗传算法能够有效地应用于电力变压器的参数优化，通过对设计参数进行自适应搜索，能够得到更优的设计方案。
2. 多目标优化在电力变压器的设计中，往往存在多个相互矛盾的目标，如减小损耗、提高效率、降低成本等。
传统的优化方法往往只能处理单目标优化问题，而自适应遗传算法能够有效地处理多目标优化问题，通过对多个目标的同时优化，得到一组最优解的非劣解集。
3. 约束优化在电力变压器的设计中，往往存在一些约束条件，如绕组尺寸限制、电磁匹配要求等。
传统的优化方法往往难以处理约束优化问题，而自适应遗传算法能够通过合适的编码方式和适应度函数，有效地处理约束优化问题。
四、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的优势1. 全局搜索能力自适应遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在较短的时间内找到较优的解，避免陷入局部最优解。
基于遗传算法的自适应控制系统研究
基于遗传算法的自适应控制系统研究自适应控制系统(Adaptive Control System)是指可以根据所控制的物理系统的特点改变自身控制策略的控制系统。
这种系统可以根据物理系统的状态、输入信号和实时监测数据来动态地调整控制效果，以达到自动控制的目的。
在自适应控制系统中，遗传算法(Genetic Algorithm)是一种有效的优化方法，可用于构建自适应算法和自适应控制器。
一、自适应控制系统概述自适应控制系统是指根据所控制的物理系统的特点和变化来改变控制策略的控制系统。
自适应控制系统具有以下特点：1.自适应性自适应控制系统可以根据物理系统的状态、输入信号和实时监测数据来调整控制效果，以达到自动控制的目的。
这种控制方法可以响应系统的变化，对于复杂、时变、多参数的物理系统尤为有效。
2.优化性自适应控制系统可以优化控制算法，以实现更好的控制效果。
控制效果可以通过性能指标来衡量，例如控制精度、响应速度等。
3.实时性自适应控制系统可以实时地对物理系统进行调整，以保持良好的控制效果。
实时控制对于高速动态系统尤为重要。
二、遗传算法概述遗传算法是一种像生物进化一样的寻优方法，可解决很多优化问题。
遗传算法的基本思想是模拟自然界进化过程中的遗传和自然选择规律。
遗传算法包含以下三个操作：1.选择在种群中选出按适应度大小排序的个体作为下一代个体的种子。
2.交叉将不同个体的信息进行交叉，以产生新的个体。
3.变异随机改变个体的某些基因位，以增加种群的多样性。
通过这些操作，遗传算法不断地生成新的个体，并逐步优化。
三、基于遗传算法的自适应控制系统基于遗传算法的自适应控制系统根据物理系统的特点和变化来改变自身控制策略。
这种控制系统的行为主要由以下因素决定：1.个体表示在遗传算法中，个体表示为一个N维的向量，表示控制器的参数。
2.适应度函数适应度函数决定了控制器的性能指标，例如控制精度、响应速度等。
适应度函数通常在控制系统建模阶段进行定义。
基于遗传算法的自适应控制技术研究
基于遗传算法的自适应控制技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和应用领域的不断拓展，遗传算法作为一种新兴的优化算法，受到越来越多的关注和应用。
尤其是在自适应控制技术方面，遗传算法发挥了重要的作用，并且得到了广泛的研究和应用。
一、自适应控制技术的发展与应用自适应控制技术是指在实际控制系统中，通过对系统动态特性的在线监测与分析，以及对系统模型的自动建立和参数适应调整，实现控制算法的自适应实时调整，从而达到最优控制效果的一种控制技术。
自适应控制技术自20世纪70年代以来得到了迅猛的发展，目前已经广泛应用于人工智能、机器人、电力电子、通信、生物工程等众多领域。
这些应用领域的控制系统一般都具有非线性、时变、耦合等复杂特性，传统控制方法不能满足要求。
自适应控制技术以其优秀的非线性适应性、鲁棒性和自适应性，为这些系统的控制提供了一种有效的解决方案。
二、遗传算法优化控制器设计原理遗传算法作为一种新兴的优化算法，其主要思想是模拟自然界进化规律，通过对种群进行选择、交叉和变异等操作，不断优化适应度函数，实现对复杂问题的全局优化。
在控制器设计中，遗传算法主要通过以下步骤实现控制器的优化设计：1. 选择适应度函数：适应度函数是决定染色体质量的关键，其选取方式直接影响到遗传算法的优化效果。
2. 建立染色体编码方式：染色体编码是指将控制器的各个参数编码成一个个基因，以便在遗传算法中进行优化操作。
3. 设计遗传算法操作：包括选择、交叉、变异等操作，确定遗传算法的演化规律。
4. 确定优化目标：根据具体控制需求，确定控制器的优化目标，并将其建立为适应度函数。
5. 进行种群初始化：按照维数和基因位数等要求进行随机初始化，得到初始种群。
6. 进行优化计算：通过遗传算法不断操作得到新种群，并根据适应度函数进行筛选，最终得到最佳控制器。
三、遗传算法在自适应控制中的应用随着遗传算法的研究和发展，其在自适应控制中的应用也日益广泛。
具体来说，遗传算法主要应用于以下方面：1. 自适应PID控制器设计：PID控制器是一种广泛应用的控制算法，通过将PID控制器的参数作为染色体编码，利用遗传算法进行优化，进一步提高PID控制器的控制性能。
自适应遗传算法的研究
科技前沿
自适应遗传 算法 的研 究
王栋 孙 明 拮
（ 定 广播 电视 大 学 ， 北 省 ０ １ ０ ） 保 河 ７ ０ ０
摘 要 ： 文 首 先 介 绍 了 自适 应 遗 传 算 法 的 发展 史 和 基 本 步 骤 ， 本 然后 对 自适 应 遗传 算 法 的编 码 、 应 度 计 算 、 择 、 适 选 自适 应 交叉 、 自适 应 变异 这 些 阶 段 的具 体 实现 方 法 以及 近 些 年 来对 这 些 方 面 的一 些经 验 和 改进 策略 进 行 了详 细介 绍 ， 最后 ， 自适 应 遗 传 算 对 法 的研 究现 状 以及 对 未来 的 展 望 做 了一 个 简单 总结 。 关键词 ： 自适 应 遗传 算 法 ； 改 进 方 法 ； 性 能 中 图分 类 号 ： ７ １ Ｐ３． ２ 文 献标 识码 － Ａ 文 章 编 号 ：０ ６ ３ １ （０ ）— ５ ０ ２ １ ０ — ３ ２ １ ２ １ — ０ ５ １ ７
传学理论 ， 目前已在 函数优 化 、 机器学 习 、 图像识 别 、 网络构 造 对 于 种 群 的 规 模 ， 般 是 在 初 始 阶段 设 定 好 的 ， 杂 程 度 一 复 相应 的初 始种 群 的 设定 电 同 。 等许多领域得 到 ＿』 ｒ 泛的应用 。它的优越性得 到学术 界的一致 不 同 的 问题 ， ． 认可， 而， 然 基本遗传算法也 存在诸如局部搜索 能力差 ， 收敛速 ３适 应 度 函 数 度 慢 等 缺 点 。 因此 ， 找 性 能 更 优 越 的新 算 法 是 研 究 的难 点 与 寻 适应度 函数是评价个体适应环境 的能力 ， 进行选择操作 在 时经 常用 到 ，它的选取是否恰 当直接 影响到遗传算 法的性能 ， 热 点 问题 之 一 。 二 、 传 算 法 的 发 展 遗 所 以就 形 成 了 很 多 计 算 适 应 度 的 函数 ， 进 这 些适 应 度 函数 是 改 使得适 应度低的个体 １ ２ ． ０世 纪 ６ ０年 代 ，ｏｎ Ｈｏａ ｄ教 授 和 他 的 数 位 博 士 为 了使适应度 能更 好的反应个体 的优 劣 ， Ｊｈ ｌｎ ｌ 受 到 生 物模 拟 技 术 的启 发 ， 识 到 自然 遗 传 可 以转 化 为 人 工 遗 被 淘 汰 ， 应 度 高 的个 体 被 保 留 。 认 适 ． 传算法 。１ ６ ９ ２年 Ｊｈ Ｈ ｌ ｎ 出了利用 群体进化模拟适应 ４选 择 算 子 ｏｎ ｏ ａｄ提 ｌ 选 择 的作 用 是 确 定 将 要 进 行 交 叉 的个 体 ， 在 常 用 的选 择 现 性 系统 的思想 ， 进 了群体适 应值 、 择 ， 异 、 叉等基本概 引 选 变 交 念。 方 法 很 多 ， 是 ， 们 大 多 有 一 个 共 同 的特 点 ， 是 都 是 基 于 适 但 它 就 ２ １６ ． ９ ７年 ，．Ｄ ａ ｅ Ｊ ．Ｂ ￣ｌ ｙ在其论 文中 首次提 出了 “ 遗传 应度 的选择 ， 适应 度大 的个 体被选 中的概率 就大 ， 适应度 小 的 算法 ” 概念。 的 个体被选 中的概率就小 。 ３ １７ ． ９ ５年 ， ｏ ａｄ 版 了 《 Ｈ ｌ ｎ ｌ Ａ然 与人 ｌ系 统 中 的适 应 性 ５ 交 又 算 子 ｌ ． 行为》 。该 书 系统 地 阐述 了遗 传 算 法 的基 本 理论 和方 法 ， 出 了 提 交 叉 操 作 是 把 两 个 父 代 个 体 的 部 分 结 构 加 以 替 换 重 组 而 遗传算法 的基本 定理——模式定理 ， 从而 奠定了遗传算 法理论 生 成 新 个 体 的操 作 。基 本 遗 传 算 法 的 交 叉 概 率 是 固定 的 ， 自适 基础 。 应 交 叉 概 率 是 随着 进 化 过 程 的 进 行 自适 应 调 整 的 ， 进 化 的 开 在 ４ ２ ． ０世 纪 ８ ０年 代 初 ， ｏ ａｄ教 授 实 现 了 第 一 个基 于 遗 始 阶 段 ， 叉 概 率 要 选 的 大 一 些 ， 样 的 粗 搜 过 程 有 利 于 保 持 Ｈ ｌｎ ｌ 交 这 而 则 也 传算法 的机器学习系统— —分类器系统（ｌ ｓ ｅ Ｓｓ ｍ简称 种 群 的 多 样 性 ， 在 后 期 ， 需 要 进 行 细 搜 ， 就 是 减 小交 叉 概 ｅａ ｉ ｒ ｙｔ ｓｆ ｉ ｅ 率， 防止 破 化 最 优 解 ， 加快 收敛 速度 。 Ｃ ）开创了基于遗传算 法的机器学习的新概念。 Ｓ， ． ５ １ ８ ， ａｉ Ｇ ｌｂｒ ． ９ ９年 Ｄ ｖｄ ｏ ｅ～出版 了《 ｄ 搜索 、 优化 和机器学 ６变 异 算 子 习 中 的遗 传 算 法 》 。该 书全 面 系 统 地 总 结 了 当 时 关 于 遗 传 算 法 自适 应 变 异 是 变 异 概 率 依 照 种 群 的 进 化 特 征 而 变 化 的 过 的研究成果 ，结 合大量的实例 ， 完 整的论述 了遗传算法 的基 程 。一 般 的 变异 概率 都 在 ０５以 内选 取 ， 异 概 率 过 大 ， 解 的 ． 变 对 本原理及应用 ， 奠定 了现代遗传算法 的基础 。 破 化性也 比较大 ， 容易使得到 的最优解丢失 ， 异概率太小 ， 变 会 ６ １９ ． ９ ２年 ， ｈ Ｒ ｏａ出版 了专著 ， 出了遗传 编程 使 算法收敛到最优解 的速度 减慢 。所 以， Ｊ ｎ ．Ｋ ｚ ｏ 提 自适应 的变 异概 率一 概念 ， 并成功把遗传编程 的方法应用于人Ｔ智 能 、 器学 习 、 机 符 般采取从大到小的变化方 式。
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自适应遗传算法的研究
摘要：本文首先介绍了自适应遗传算法的发展史和基本步骤，然后对自适应遗传算法的编码、适应度计算、选择、自适应交叉、自适应变异这些阶段的具体实现方法以及近些年来对这些方面的一些经验和改进策略进行了详细介绍，最后，对自适应遗传算法的研究现状以及对未来的展望做了一个简单总结。
关键词：自适应遗传算法；改进方法；性能
中图分类号：p731.2 文献标识码：a 文章编号：
1006-3315(2011)2-175-002
一、引言
遗传算法是由美国michigan大学的holland教授在1975年提出来的，它来源于达尔文的进化理论和孟德尔、摩根的遗传学理论，目前已在函数优化、机器学习、图像识别、网络构造等许多领域得到了广泛的应用。
它的优越性得到学术界的一致认可，然而，基本遗传算法也存在诸如局部搜索能力差，收敛速度慢等缺点。
因此，寻找性能更优越的新算法是研究的难点与热点问题之一。
二、遗传算法的发展
1.20世纪60年代，john holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。
1962年john holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体适应值、选择，变异、交叉等基本概念。
2.1967年，j.d.ba-ely在其论文中首次提出了“遗传算法”的
概念。
3.1975年，holland出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。
该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法理论基础。
4.20世纪80年代初，holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统——分类器系统(classifier system简称cs)，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。
5.1989年，david goldber-出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。
该书全面系统地总结了当时关于遗传算法的研究成果，结合大量的实例，完整的论述了遗传算法的基本原理及应用，奠定了现代遗传算法的基础。
6.1992年，john r.koza出版了专著，提出了遗传编程概念，并成功把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号处理等方面。
三、自适应遗传算法的基本步骤
(1)初始化运行参数；(2)初始化种群，对染色体进行编码；(3)计算个体的适应度等关键参数；(4)判断结束条件，当条件满足时，结束操作。
当不满足时进行以下操作：①按照某种策略从父代中选出与父代相同数目的个体形成交配池；②进行自适应交叉操作；③进行自适应变异操作；④产生新一代种群；(5)转到第(3)步。
四、自适应遗传算法存在的问题
(1)编码问题；(2)早熟问题；(3)收敛速度慢；(4)参数选择；(5)
不稳定性；(6)参数计算式的选取
五、自适应遗传策略的研究与改进方法
1.编码
编码就是把自然问题描述为编码的形式，生成编码的原则是：所定编码应当易于生成与所求问题相关的最小字符集。
目前主要的编码技术有：一维染色体编码、多参数映射编码、可变染色体长度编码等。
2.群体规模
对于种群的规模，一般是在初始阶段设定好的。
复杂程度不同的问题，相应的初始种群的设定也不同。
3.适应度函数
适应度函数是评价个体适应环境的能力，在进行选择操作时经常用到，它的选取是否恰当直接影响到遗传算法的性能，所以就形成了很多计算适应度的函数，改进这些适应度函数是为了使适应度能更好的反应个体的优劣，使得适应度低的个体被淘汰，适应度高的个体被保留。
4.选择算子
选择的作用是确定将要进行交叉的个体，现在常用的选择方法很多，但是，它们大多有一个共同的特点，就是都是基于适应度的选择，适应度大的个体被选中的概率就大，适应度小的个体被选中的概率就小。
5.交叉算子
交叉操作是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。
基本遗传算法的交叉概率是固定的，自适应交叉概率是随着进化过程的进行自适应调整的，在进化的开始阶段，交叉概率要选的大一些，这样的粗搜过程有利于保持种群的多样性，而在后期，则需要进行细搜，也就是减小交叉概率，防止破化最优解，加快收敛速度。
6.变异算子
自适应变异是变异概率依照种群的进化特征而变化的过程。
一般的变异概率都在0.5以内选取，变异概率过大，对解的破化性也比较大，容易使得到的最优解丢失，变异概率太小，会使算法收敛到最优解的速度减慢。
所以，自适应的变异概率一般采取从大到小的变化方式。
六、自适应遗传算法的应用
1.函数优化
函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数。
对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。
2.在运筹学中的应用
传统的运筹学理论缺乏对变动环境的适应性，所以很多情况下求解耗费的时间比最优解维持最优的寿命还要长，遗传算法却能很好的解决传统方法难以求解的高维或大计算量的问题，比如说旅行商
问题等。
3.机器学习
机器学习针对的是维数很高、总体很大、环境复杂、问题结构不十分清楚的问题。
学习系统要具有随时间推移逐步调整有关参数或者改变自身结构以更加适应其环境，更好完成目标的能力。
七、现状与展望
随着遗传算法的发展以及其应用领域的扩大，近些年来，许多新的改进的算法不断被提出。
遗传算法也与一些别的经典算法相结合，比如说粒子群算法、鱼群算法、单纯算法等。
通过结合，使得算法的性能不断提高。
也有很多算法在不同的遗传步骤中添加一些新的策略来提高算法性能。
总之，改进的算法目标是为了使遗传算法通过改进以后能够更快更好地应用于实际问题中。
参考文献：
[1]王小平，曹立明，遗传算法：理论、应用与软件实现[m]，西安：西安交通大学出版社，2002
[2]李敏强，寇纪淞，林丹，李书全，遗传算法的基本理论与应用[m]，北京：科学出版社，2002。