运行参数

二、深入遗传算法

1、智能优化算法概述

智能优化算法，又称现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。遗传算法便是智能优化算法之一。常用的智能优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法和蚁群算法。

2、遗传算法概述

遗传算法是由美国的J. Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首次提出的。该算法借鉴了生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法，模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象。在每次迭代中都保留一组候选解，并按照某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子（选择、交叉和变异）对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。基本遗传算法（Simple Genetic Algorithms，GA)又称简单遗传算法或标准遗传算法，是由Goldberg总结出的一种最基本的遗传算法，其遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的雏形和基础。

3、基本遗传算法的组成

（1）编码（产生初始种群）

（2）适应度函数

（3）遗传算子（选择、交叉、变异）

（4）运行参数

我们将分别阐述基本遗传算法的五个组成部分：

1. 编码

编码是产生初始种群的关键步骤。它将问题的解表示为一种结构化的格式，通常是二进制编码。

2. 适应度函数

适应度函数用于评估个体在问题求解中的表现。具体实现方法可以参考遗传算法适应度函数和MATLAB遗传算法适应度函数。

3. 遗传算子

选择、交叉和变异是遗传算子的三大核心操作。选择操作决定了哪些个体能够参与到下一代的繁殖中，交叉操作则模拟了生物界的基因交换过程，而变异操作则引入了随机性，确保了种群的多样性。更多关于遗传算子的研究与改进，可以参考遗传算法的适应度函数及遗传算子的研究与改进。

4. 运行参数

运行参数包括种群规模、交叉概率和变异概率等。这些参数直接影响到算法的性能和收敛速度。如何构造合适的适应度函数，详见遗传算法的适应度函数构造和遗传算法中适应度函数的研究。

有没有发现，这些专业知识其实并不难懂？遗传算法不仅是一种理论工具，更是一种在生活中随处可见的自然现象的模拟！