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GA遗传算法

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  • 日期: 2015-07-13
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标签: 遗传算法RF

GA是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法,它从一个种群开始,利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化,最后得到全局最优解。生物遗传物质的主要载体是染色体,在GA中同样将问题的求解表示成“染色体Chromosome”,通常是二进制字符串表示,其本身不一定是解。首先,随机产生一定数据的初始染色体,这些随机产生的染色体组成一个种群(Population),种群中染色体的数目称为种群的大小或者种群规模。第二:用适值度函数来评价每一个染色体的优劣,即染色体对环境的适应程度,用来作为以后遗传操作的依据。第三:进行选择(Selection),选择过程的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体,通过选择过程,产生一个新的种群。第四:对这个新的种群进行交叉操作,变异操作。交叉、变异操作的目的是挖掘种群中个体的多样性,避免有可能陷入局部解。经过上述运算产生的染色体称为后代。最后,对新的种群(即后代)重复进行选择、交叉和变异操作,经过给定次数的迭代处理以后,把最好的染色体作为优化问题的最优解。

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