遗传算法和蚁群算法的比较
几种仿生优化算法综述
几种仿生优化算法综述仿生优化算法是由自然界中的生物行为和现象而启发而来的一类算法。
这些算法通过模拟生物的行为和机制来解决各种优化问题，包括搜索、分类、调度、规划等诸多领域。
本文将介绍几种典型的仿生优化算法，并对它们的基本原理、应用领域和特点进行综述。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟达尔文进化论的方法而产生的一种求解最佳问题的技术。
它是由美国密歇根大学的研究人员 John Holland 提出的，主要模拟自然选择和遗传的思想。
遗传算法的基本概念是模拟进化过程，利用自然选择机制和遗传机制，通过逐代选择和交叉变异操作寻找解决问题的最优解。
具体的工作过程是这样的：建立一个初始种群，通过适应度函数来评价每个个体的优劣。
然后，根据适应度值概率选择一些个体作为父代，采用交叉和变异操作产生下一代。
经过多次迭代操作，最终从种群中找到最优的解。
遗传算法的特点是它具有很强的全局寻优能力和较好的鲁棒性，能有效避免落入局部最优解。
遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、调度问题、神经网络设计等众多领域。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法是由美国卡尔弗利技术学院的 James Kennedy 和 Russell Eberhart 在1995年提出来的。
它是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟的行为和迁徙机制来寻找最优解。
粒子群优化算法的基本思想是通过不断调整搜索空间中各个解的位置和速度，来寻找最优解。
在每一代中，根据当前位置和速度，更新粒子的位置和速度，通过不断迁徙和调整，最终找到最优解。
粒子群优化算法的特点是具有较快的收敛速度和较好的局部搜索能力。
它通常用于解决连续优化、离散优化和多目标优化等问题，例如神经网络训练、模式识别、机器学习等领域。
三、人工蜂群算法人工蜂群算法是由意大利研究人员 Marco Dorigo 在2005年提出的一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。
它是一种群智能算法，模拟蜜蜂在寻找食物和回巢过程中的行为和交流机制。
物流仓储运输的优化调度算法研究
物流仓储运输的优化调度算法研究随着经济全球化和电子商务的不断发展，物流仓储运输的重要性日益突显。
物流管理的关键之一是运输的优化调度，即在满足订单需求和满足时间和成本限制的前提下，将货物分配给合适的车辆和路线，从而实现最佳的运输效益。
本文将探讨物流仓储运输的优化调度算法研究。
一、物流仓储运输的优化调度算法分类目前，常用的物流仓储运输优化调度算法有很多种。
其中，较为常见的有贪心算法、遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。
不同的算法具有不同的特点和适用范围，下面将逐一探讨。
1、贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法，其基本思路是每次选择当前状态下最优的决策，并不考虑以后可能出现的情况。
在物流仓储运输的优化调度中，贪心算法通常用于解决较为简单的问题。
例如，在一条线路上有多个货物需要运输，贪心算法就可以先将离起点最近的货物运输出去，然后再考虑下一个货物的运输。
2、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，通过模拟基因交换和变异，寻找全局最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，遗传算法可以用于解决较为复杂的问题。
例如，在多个仓库和多个客户之间运输货物，遗传算法可以通过不断优化策略，找到最优的路线和分配方案。
3、蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的算法，通过模拟信息素的传递和更新，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，蚁群算法可以用于解决有多个物流车辆和多个客户之间分配的问题。
例如，在一天时间内，将多个客户的货物运输到他们的目的地，蚁群算法可以通过不断更新信息素，找到最优的分配方式。
4、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中固体退火的概念，通过模拟温度的降低过程，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，模拟退火算法可以用于解决车辆路径问题。
例如，将多个客户的货物分配给多个物流车辆，通过模拟温度的冷却，找到最优的路线和分配方案。
二、物流仓储运输的优化调度算法研究现状当前，国内外已有不少研究者对物流仓储运输的优化调度算法进行了研究。
运输网络优化问题的解决方法及比较研究
运输网络优化问题的解决方法及比较研究一、引言运输网络优化是指在给定的运输网络框架下，通过对运输网络各环节进行调整和优化，提高运输效率、降低成本，实现最佳运输方案的问题。
在现代物流体系中，运输网络优化是提高供应链管理效率的重要手段。
本文将介绍几种运输网络优化方法，并对它们进行比较研究。
二、传统运输网络优化方法1. 路线规划策略传统的运输网络优化问题首先需要确定最佳的运输路径。
基于地理信息系统（GIS）和网络优化算法，可以计算出最短路径或最优路径。
这种方法忽略了实际的交通状况和需求，可能导致最优路径并不一定是最佳选择。
2. 车辆调度算法在确定了运输路径后，需要对车辆进行调度，使得运输效率最大化。
传统的车辆调度算法主要基于数学规划、贪心算法等，通过优化车辆的装载、路径选择等因素，使得整体运输成本最低。
然而，这种方法往往只能得到一个次优解，无法保证全局最优解。
3. 货物配送策略货物配送策略是指将货物分配到不同的配送中心，再由配送中心进行最短路径规划。
这种方法可以减少运输距离，提高配送效率。
然而，对于大规模的运输网络，货物配送策略往往无法满足实时需求，且易造成资源浪费。
三、基于智能算法的运输网络优化方法传统的运输网络优化方法在解决小规模问题时效果较好，但在大规模问题上难以产生高质量的解。
为了克服这一问题，近年来出现了基于智能算法的运输网络优化方法。
1. 遗传算法遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过对解空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，以寻找最优解。
在运输网络优化问题中，遗传算法可以用于确定最佳的运输路径、车辆调度和货物配送策略。
实验结果表明，遗传算法在解决大规模运输网络优化问题上具有很好的效果。
2. 粒子群算法粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过模拟每个粒子的位置和速度变化，找到最优解。
在运输网络优化问题中，粒子群算法可以用于确定最佳的运输路径和车辆调度策略。
与遗传算法相比，粒子群算法能够更快地找到全局最优解，但在解决大规模问题时可能存在性能问题。
TSP的几种求解方法及其优缺点
TSP的几种求解方法及其优缺点一、什么是TSP问题旅行商问题，简称TSP，即给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。
其图论描述为：给定图G=（V，A），其中V为顶点集，A 为各顶点相互连接组成的边集，设D=（dij）是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短距离。
旅行商问题可分为如下两类：1）对称旅行商问题（dij=dji，Πi，j=1，2，3，⋯，n）；2）非对称旅行商问题（dij≠dji，ϖi，j=1，2，3，⋯，n）。
非对称旅行商问题较难求解，我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市V={v1，v2，v3，⋯，v n}的一个访问顺序为T={t1，t2，t3，⋯，t i，⋯，t n}，其中t i∈V（i=1，2，3，⋯，n），且记t n+1=t1，则旅行商问题的数学模型为：minL=。
TSP是一个典型的组合优化问题，并且是一个NP完全难题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式，并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。
因此，快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。
二、主要求解方法基于TSP的问题特性，构造型算法成为最先开发的求解算法，如最近邻点、最近合并、最近插入、最远插入、最近添加、贪婪插入等。
但是，由于构造型算法优化质量较差，迄今为止已开发了许多性能较好的改进型搜索算法，主要有：1）模拟退火算法2）禁忌搜索算法3）Hopfield神经网络优化算法4）蚁群算法5）遗传算法6）混合优化策略2.1 模拟退火算法方法1）编码选择：采用描述TSP解的最常用的一种策略——路径编码。
2）SA状态产生函数的设计：对于基于路径编码的SA状态产生函数操作，可将其设计为：①互换操作（SWAP）；②逆序操作（INV）；③插入操作（INS）。
3）SA状态接受函数的设计：min{1，exp（-△/t）}>random[0，1]准则是作为接受新状态的条件最常用的方案，其中△为新旧状态的目标值差，t为”温度”。
船舶航行路径的优化算法研究
船舶航行路径的优化算法研究在现代航海领域，船舶航行路径的优化是一个至关重要的课题。
随着全球贸易的不断增长和海洋运输业的蓬勃发展，如何确保船舶能够以最安全、最经济、最高效的方式航行，成为了航运业者和相关研究人员关注的焦点。
船舶航行路径的优化不仅能够减少燃料消耗、降低运营成本，还能提高航行的安全性和准时性，对于减少环境污染、提升航运企业的竞争力都具有重要意义。
要实现船舶航行路径的优化，算法的研究是关键。
目前，常见的优化算法包括动态规划算法、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法在不同的应用场景中都有各自的优势和局限性。
动态规划算法是一种经典的优化算法，它通过将一个复杂的问题分解为多个子问题，并逐步求解这些子问题来找到最优解。
在船舶航行路径优化中，动态规划算法可以用于处理时间和空间上的连续问题。
例如，在考虑船舶的速度、航向、水流、风向等因素的情况下，计算出在给定时间内的最优航行路径。
然而，动态规划算法在处理大规模问题时，可能会面临计算量过大、内存消耗过高的问题。
遗传算法则是一种基于生物进化原理的随机搜索算法。
它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，逐步进化出最优的解决方案。
在船舶航行路径优化中，遗传算法可以用于生成多个潜在的航行路径，并通过不断的交叉、变异和选择操作，筛选出最优的路径。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，但在局部搜索方面可能不够精确，容易陷入局部最优解。
蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为启发而产生的一种算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会通过释放信息素来引导其他蚂蚁的行动，从而逐渐找到最短的路径。
在船舶航行路径优化中，蚁群算法可以将船舶视为蚂蚁，通过不断的信息交互和路径探索，找到最优的航行路径。
蚁群算法在处理复杂的动态环境和多约束条件时具有较好的适应性，但算法的收敛速度可能较慢。
除了上述常见的算法，还有一些新兴的算法和技术也被应用于船舶航行路径的优化。
例如，粒子群优化算法、模拟退火算法等。
粒子群优化算法通过模拟鸟群的觅食行为来寻找最优解，具有算法简单、易于实现的优点。
遗传算法与其他优化算法的比较分析
遗传算法与其他优化算法的比较分析介绍：在计算机科学领域，优化算法是一类用于解决最优化问题的方法。
随着计算机技术的发展，优化算法在实际应用中发挥着重要的作用。
本文将对遗传算法与其他优化算法进行比较分析，探讨它们的优势和不足之处。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。
它通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，逐步搜索最优解。
遗传算法的基本原理包括编码、选择、交叉和变异等步骤。
编码将问题转化为染色体的形式，选择通过适应度函数筛选出较优的个体，交叉将两个个体的染色体进行交换，变异则是对染色体进行随机变动。
二、遗传算法的优势1. 广泛适用性：遗传算法适用于各种类型的问题，包括线性和非线性问题、连续和离散问题等。
这使得它在实际应用中具有广泛的适用性。
2. 全局搜索能力：遗传算法通过随机性和多样性的搜索策略，能够在搜索空间中找到全局最优解，避免陷入局部最优解。
3. 并行性：遗传算法的并行性较强，可以通过多线程或分布式计算等方式提高求解效率。
三、遗传算法的不足之处1. 参数调整困难：遗传算法中的参数设置对算法的性能影响较大，但很难确定最优的参数取值。
不同的问题需要不同的参数设置，这增加了算法的复杂性。
2. 运算时间较长：由于遗传算法的搜索过程是通过迭代进行的，因此在求解复杂问题时，运算时间较长。
这限制了其在某些实时性要求较高的应用中的应用。
3. 可能陷入局部最优解：虽然遗传算法具有全局搜索能力，但在某些情况下，由于搜索空间较大或问题的特殊性，遗传算法可能会陷入局部最优解。
四、与其他优化算法的比较1. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
与遗传算法相比，粒子群算法更加注重个体之间的信息共享，具有较快的收敛速度。
但在解决复杂问题时，遗传算法更具优势。
2. 模拟退火算法：模拟退火算法通过模拟固体物体冷却过程中的原子运动，搜索最优解。
与遗传算法相比，模拟退火算法更注重局部搜索能力，对于复杂问题的全局搜索能力较弱。
TSP的几种求解方法及其优缺点
TSP的几种求解方法及其优缺点一、什么是TSP问题旅行商问题，简称TSP,即给定n个城市和两两城市之间的距商，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的是短路线。
其图论描述为：给定图G= (V, A),其中V为顶点集，A 为各顶点相互连接组成的边集，设(dij)是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵，要求确定一条长度最短的Hamihon回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短距离。
旅行商问题可分为如下两类：1)对称旅行商问题3j=dji, ni, j=l, 2, 3, - , n)；2)非对称旅行商问题(dijHdji, Bi, j=1, 2, 3, - , n)o非对称旅行商问题较碓求解，我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市V={V H V2, V n - , %}的一个访问顺序为T={l), b, tj, - , tj, - , tj,A其中衣v (i=l, 2, 3,・・・，□),且记t n+l=tl＞则旅行商问题的数学模型为：血工Xzr-l TSP是一个典型的组台优化问题，并且是一个NP完全难题，是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中槪括和简化形式，并且已成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准。
因此，快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和板高的实际应用价值。
二、主要求解方法基于TSP的问题特性，构造型算法成为最先开发的求解算法，如最近邻点、最近台并、最近插入、晨远插入、最近添加、贪婪插入等。
但是，由于构造型算法优化质長较差，迄今为止巳开发了许多性能较好的改迸型搜索算法，主要有：1)模拟退火算法2)禁忌搜索算法3)Hopficld神经网络优化算法4)蚁群算法5)遗传算法6)混合优化策路2.1模拟退火算法方法1)编码选择：采用描述TSP解的臺常用的一种策略——路径编码。
2）SA状态产生函数的设计：对于基于站径编码的SA状态产生函数操作，可将其设计为：①互换操作（SV7AP）;②逆序操作（INV）；③插入操作仃NS）。
路径优化算法范文
路径优化算法范文以下是几种常见的路径优化算法：1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的最短路径算法，可以求解从一个起点到其他所有点的最短路径。
该算法适用于没有负权边的图，通过不断更新节点到起点的距离来求解最短路径。
2.A*算法A*算法是一种启发式算法，可以用于在地图上找到最短路径。
该算法结合了Dijkstra算法的广度和贪心算法的启发式。
通过估算目标节点到终点的距离，A*算法根据当前节点的代价和下一个节点的估价来选择最优路径。
3.动态规划算法动态规划算法可以用于解决一些复杂的路径规划问题。
该算法可以将问题分解成多个子问题，并通过记忆化来避免重复计算。
动态规划算法在一些场景下可以提供更快的计算速度和更优的路径解。
4.遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以用于求解路径优化问题。
该算法通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐渐优化路径解。
遗传算法通常适用于复杂的路径规划问题，但计算成本较高。
5.蚁群算法蚁群算法是一种仿生算法，模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
该算法可以用于解决路径规划问题。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素的过程，来寻找最优路径。
该算法适用于动态环境和多目标优化问题。
6.模拟退火算法模拟退火算法是一种元启发算法，用于在解空间中最优解。
该算法通过模拟金属退火过程的温度变化来获取全局最优解。
模拟退火算法可以用于解决路径优化问题，并可以处理非连续、非凸的优化问题。
除了上述算法，还有一些其他的路径优化算法，如禁忌算法、粒子群算法等。
每种算法都有不同的适用场景和优化目标。
在实际应用中，我们通常根据具体的问题和需求选择合适的算法。
总而言之，路径优化算法是一种用于优化路径规划问题的算法。
通过选择合适的算法，我们可以寻找到最佳路径，降低成本、节省时间、提高效率。
路径优化算法在交通导航、物流配送、无人机航线规划等领域都有广泛的应用前景。
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全局优化报告——遗传算法和蚁群算法的比较姓名：郑玄玄学号：3112054023班级：硕20411遗传算法1.1遗传算法的发展历史遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法。
20世纪60年代初期，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性。
他认为不仅要研究自适应系统自身，也要研究与之相关的环境。
因此，他提出在研究和设计人工自适应系统时，可以借鉴生物自然遗传的基本原理，模仿生物自然遗传的基本方法。
1967年，他的学生Bagley在博士论文中首次提出了“遗传算法”一词。
到70年代初，Holland教授提出了“模式定理”，一般认为是遗传算法的基本定理，从而奠定了遗传算法的基本理论。
1975年，Holland出版了著名的《自然系统和人工系统的自适应性》，这是第一本系统论述遗传算法的专著。
因此，也有人把1975年作为遗传算法的诞生年。
1985年，在美国召开了第一届两年一次的遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法协会。
1989年，Holland的学生Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法作了全面而系统的论述。
一般认为，这个时期的遗传算法从古典时期发展了现代阶段，这本书则奠定了现代遗传算法的基础。
遗传算法是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。
在进化论中，每一个物种在不断发展的过程中都是越来越适应环境，物种每个个体的基本特征被后代所继承，但后代又不完全同于父代，这些新的变化，若适应环境，则被保留下来；否则，就将被淘汰。
在遗传学中认为，遗传是作为一种指令遗传码封装在每个细胞中，并以基因的形式包含在染色体中，每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质。
每个基因产生的个体对环境有一定的适应性。
基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代，通过优胜劣汰的自然选择，适应值高的基因结构就保存下来。
遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的。
在求解过程中，遗传算法从一个初始变量群体开始，一代一代地寻找问题的最优解，直到满足收敛判据或预先假定的迭代次数为止。
遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富，已渗透到许多学科，并且几乎在所有的科学和工程问题中都具有应用前景。
一些典型的应用领域如下：（1）复杂的非线性最优化问题。
对具体多个局部极值的非线性最优化问题，传统的优化方法一般难于找到全局最优解；而遗传算法可以克服这一缺点，找到全局最优解。
（2）复杂的组合优化或整数规划问题。
大多数组合优化或整数规划问题属于NP难问题，很难找到有效的求解方法；而遗传算法即特别适合解决这一类问题，能够在可以接受的计算时间内求得满意的近似最优解，如著名的旅行商问题、装箱问题等都可以用遗传算法得到满意的解。
（3）工程应用方面。
工程方法的应用是遗传算法的一个主要应用领域，如管道优化设计、通风网络的优化设计、飞机外型设计、超大规模集成电路的布线等。
（4）计算机科学。
遗传算法广泛应用于计算机科学的研究，如用于图像处理和自动识别、文档自动处理、VLSI设计等。
（5）生物学。
遗传算法起源于对生物和自然现象的模拟，现在又反过来用于生物领域的研究，如利用遗传算法进行生物信息学的研究等。
（6）社会科学。
遗传算法在社会科学的许多领域也有广泛应用，如人类行为规范进化过程的模拟、人口迁移模型的建立等（7）经济领域。
经济学领域也用到遗传算法。
例如，国民经济预测模型、市场预测模型和期货贸易模型等。
遗传算法与神经网络相结合正成功地被应用于从时间序列分析来进行财政预算等。
1.2遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机制的搜索算法，它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象。
在利用遗传算法求解问题时，问题的每个可能的解都被编码成一个“染色体”，即个体，若干个个体构成了群体（所有可能解）。
在遗传算法开始时，总是随机地产生一些个体（即初始解）。
根据预定的目标函数对每个个体进行评估，给出了一个适应度值。
基于此适应度值，选择个体用来复制下一代。
选择操作体现了“适者生存”的原理，“好”的个体被选择用来复制，而“坏”的个体则被淘汰。
然后选择出来的个体经过交叉和变异算子进行再结合生成新的一代。
这一群新个体由于继承了上一代的一些优良性状，因而在性能上要优于上一代，这样逐步朝着更优解的方向进化。
因此，遗传算法可以看成是一个由可行解组成的群体逐步进化的过程。
图给出了简单遗传算法的基本过程。
下面介绍遗传算法的编码及基本遗传操作过程。
1.2.1 编码利用遗传算法求解问题时，首先要确定问题的目标函数和变量，然后对变量进行编码。
这样做主要是因为在遗传算法中，问题的解是用数字串来表示的，而且遗传算子也是直接对串进行操作的。
编码方式可以分为二进制编码和实数编码。
若用二进制数表示个体，则将二进制数转化为十进制数的解码公式可以为∑=---+=l j j ij l ii i il i i b R T R b b b F 1121212),...,,(其中，),...,,(il i i b b b 21为某个个体的第i 段，每段段长都为l ，每个ik b 都是0或者1，i T 和i R 是第i 段分量i X 的定义域的两个端点。
1.2.2 遗传操作遗传操作是模拟生物基因的操作，它的任务就是根据个体的适应度对其施加一定的操作，从而实现优胜劣汰的进化过程。
从优化搜索的角度看，遗传操作可以使问题的解逐代的优化，逼近最优解。
遗传操作包括以下三个基本遗传算子：选择、交叉、变异。
选择和交叉基本上完成了遗传算法的大部分搜索功能，变异增加了遗传算法找到最接近最优解的能力。
1. 选择选择是指从群体中选择优良的个体并淘汰劣质个体的操作。
它建立在适应度评估的基础上。
适应度越大的个体，被选择的可能性就越大，它的“子孙”在下一代的个数就越多。
选择出来的个体被放入配对库中。
目前常用的选择方法有轮赌盘方法（也称适应度比例法）、最佳个体保留法、期望值法、排序选择法、竞争法、线性标准化方法等。
2. 交叉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，交叉的目的是为了能够在下一代产生新的个体。
通过交叉操作，遗传算法的搜索能力得以飞跃性的提高。
交叉是遗传算法获得新优良个体的最重要的手段。
交叉操作是按照一定的交叉概率c P 在配对库中随机地选取两个个体进行的。
交叉的位置也是随机确定的。
交叉概率c P 的值一般取得很大，为0.6~0.9。
3. 变异变异就是以很小的变异概率m P 随机地改变群体中个体的某些基因的值。
变异操作的基本过程是：产生一个],[10之间的随机数rand ，如果m P rand ，则进行变异操作。
变异操作本身是一种局部随机搜索，与选择、交叉算子结合在一起，能够避免由于选择和交叉算子而引起的某些信息的永久性丢失，保证了遗传算法的有效性，使遗传算法具有局部的随机搜索能力，同时使得遗传算法能够保持群体的多样性，以防止出现未成熟收敛。
变异操作是一种防止算法早熟的措施。
在变异操作中，变异概率不能取值太大，如果5P，遗传算法就退化为随机搜索，而遗传算法的0.m一些重要的数学特性和搜索能力也就不复存在了。
1.3 基本步骤遗传算法的基本步骤如下：使用遗传算法需要决定的运行参数有：编码串长度、种群大小、交叉和变异概率。
编码串长度优优化问题所要求的求解精度决定。
种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不到最优解；种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20~100.交叉概率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概率通常应取较大值；但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式。
一般取0.4～0.99.变异概率也是影响新个体产生的一个因素，变异概率小，产生新个体少；变异概率太大，又会使遗传算法变成随机搜索。
一般取变异概率为0.0001～0.1.遗传算法常采用的收敛判据有：规定遗传代数：连续几次得到的最优个体的适应值没有变化或变化很小等。
1.4 用MATLAB实现遗传算法MATLAB是Matwork公司的产品，是一个功能强大的数学软件，其优秀的数值计算能力使其在工业界和学术界的使用率都非常高。
MATLAB还十分便于使用，它以直观、简洁并符合人们思维习惯的代码给用户提供了一个非常友好的开发环境。
利用MATLAB处理矩阵运算的强大功能来编写遗传算法程序有着巨大的优势。
1.4.1编码遗传算法不对优化问题的实际决策变量进行操作，所以应用遗传算法首要的问题是通过编码将决策变量表示成串结构数据。
本文中我们采用最常用的二进制编码方案，即用二进制数构成的符号串来表示一个个体，用下面的encoding函数来实现编码并产生初始种群。
在上面的代码中，首先根据各决策变量的下界（min_var）、上界（max_var）及其搜索精度scale_var来确定表示各决策变量的二进制串的长度bits，然后随机产生一个种群大小为popsize的初始种群bit_gen。
编码后的实际搜索精度为scale_dec=(max_var-min_var)/(2^bits-1)，该精度会在解码时用到。
1.4.2解码解码后的个体构成的种群bin_gen必须经过解码，以转换成原问题空间的决策变量构成的种群var_gen，方能计算相应的适应值。
我们用下面的代码实现。
解码函数的关键在于先由二进制数求得对应的十进制数D，并根据下式求得实际决策变量值X：⨯X+=min_varscale_decD1.4.3选择选择过程是利用解码后求得的各个适应值大小，淘汰一些较差个体而选出一些比较优良的个体，以进行下一步的交叉和变异操作。
选择算子的程序如下：在该算子中，采用了最优保存策略和比例选择法相结合的思路，即首先找出当前群体中适应值最高和最低的个体，将最佳个体best_indiv 保存并用其替换掉最差个体。
为保证当前最佳个体不被交叉、变异操作所破坏，允许其不参与交叉和变异而直接进入下一代。
然后将剩下的个体evo_gen按比例选择法进行操作。
所谓比例选择法，也叫赌轮算法，是指个体被选中的概率与该个体的适应值大小成正比。
将这两种方法想结合的目的是：在遗传操作中，不仅能不断提高群体的平均适应值，而且能保证最佳个体的适应值不减小。
1.4.4交叉下面采用单点交叉的方法来实现交叉算子，即按选择概率PC在两两配对的个体编码串cpairs中随机设置一个交叉点cpoints，然后在该点相互交换两个配对个体的部分基因，从而形成两个新的个体。
交叉算子的程序如下：1.4.5变异对于二进制的基因串而言，变异操作就是按照变异概率pm 随机选择变异点mpoints ，在变异点处将其位取反即可。