初識遺傳算法

遺傳算法的實作主要包含以下7個重要問題：

1、染色體的編碼

2、群體初始化

3、适應值評估

4、選擇種群

5、種群交配

6、種群變異

7、算法流程

下面分别簡單的介紹

1、染色體編碼

　　解決問題解的表示就是染色體的編碼方式，編碼方式的選擇會對後面的操作造成重要影響，常用的比較簡單的編碼方法

有二進制編碼方法(Binary Representation)和浮點數編碼方法(Float Point Representation)

　　采用随機數初始化的方法，對染色體的每一維變量進行初始化指派。

3、适應值評價

　　評估函數用于評估各個染色體的适應值，進而區分優劣，評估函數常常根據問題的優化目标來确定。

4、選擇算子

　　遺傳算法的傳統選擇算子的作用 是根據适應值函數的值從種群中選出優秀的個體， 包括輪盤賭選擇和錦标賽選擇。

5、交配算子

　　交配算子是擷取新的優秀個體的重要手段，兩個父體通過交配操作交換各自優秀的基因，進而獲得更加優秀的個體。

交配算子有：部分比對交配、順序交配（OX交配）、循環交配和邊重組等。

6、變異算子

　　 變異操作發生在某個染色體的某個基因上，它将可變性引入群體中，增強了群體的多樣性，進而提供了從局部最優

中跳出來的一種手段。變異方法也是一個随機的、盲目的變異，是以需要使用比較小的變異機率（pm）來控制以避免造

成種群的破壞。經常使用的變異算子有“基于位置的變異”和“基于次序的變異”。

　　step1:初始化規模為N的群體，其中染色體的每個基因的值采用随機數産生。目前進化代數g=0

　　step2:采用評估函數對群體所有染色體進行評價，計算每個染色體的适應值，儲存适應值最大的染色體best。

　　step3:采用合适的選擇算法對群體的染色體進行選擇操作，産生同規模的種群。

　　step4:按給定的交配機率從種群中選擇染色體進行交配，沒有交配的染色體直接複制進入新的種群。

　　step5:按給定的變異機率對新種群染色體的基因進行變異操作，變異後的染色體取代原有染色體進入新群體，未變異

的染色體直接進入新群體。

　　step6:變異後的新種群取代原有群體，重新計算染色體的适應值，若群體最大适應值高于best的适應值，則群體最大

适應值對應的染色體替代best。