遗传算法(遗传算法的基本概念和实现)遗传算法是受达尔文自然进化理论启发的启发式搜索算法。该算法反映了自然选择的过程，即选择最佳的人来繁殖和产生下一代。本文简要介绍了遗传算法的基本概念和实现方法，希望向读者展示启发式搜索的魅力。

遗传算法(遗传算法的基本概念和实现)。

遗传算法的概念。

自然选择的过程始于选择最适合群居环境的个体。后代继承了父母的特征，这些特征会被加到下一代身上。如果父母有更好的适应能力，他们的后代就更有可能存活下来。通过反复进行自然选择过程，我们最终会得到一个由最适合环境的个体组成的世代。

这个概念可以应用于搜索问题。我们考虑一个问题的许多解决方案，并寻找最佳方案。

遗传算法包括以下五个步骤:

初始化

个人评估(适应度函数的计算)

选取操作

交叉操作

变异操作

初始化

这个过程从群体中的一组个体开始，每个个体都是待解决问题的候选解。

个体由一组参数(变量)表征，称为基因，这些基因可以串联形成染色体(问题的解决方案)。

在遗传算法中，单个个体的基因组表现为一串。通常，我们可以使用二进制(1和0的字符串)进行编码，即一个二进制字符串Baxter代表一个染色体字符串。因此，可以说我们在染色体中编码了基因串或候选解的特征。

遗传算法的基本概念及实现(附Java最佳网络实现案例)

人口、染色体和基因。

个人评估(适应度函数的计算)

个体评价利用适应度函数来评价个体对环境的适应性(与其他个体竞争的能力)。每个个体都有一个适合度得分，被选择进行繁殖的可能性取决于其适合度得分。适应度函数值越大，解的质量越高。适应度函数不仅是遗传算法进化的动力，也是自然选择的唯一标准。它的设计要根据解决问题本身的要求来确定。

选取操作

选择的目的是选择适应性最强的个体，让他们把基因传给下一代。基于适应度得分，我们选择多对优秀个体(父母)。适应性强的个体更容易被选择进行繁殖，也就是把好父母的基因传给下一代。

交叉操作

交叉操作是遗传算法中最重要的阶段。每对父母都有随机选择的基因交集。

例如，下图的交点为3:

父母在交集之前交换基因，从而产生后代。遗传算法的基本概念及实现(附Java实现案例)

父母交换基因，然后新的后代加入群体。

遗传算法的基本概念及实现(附Java实现案例)

变异操作

在一些新的后代中，他们的一些基因可能会受到低概率变异因素的影响。这意味着二进制位串中的一些位可能翻转。

变异前后的变异可以用来保持种群内的多样性，防止早熟收敛。

结束的

当种群收敛时(种群中没有与上一代完全不同的后代)，算法终止。也就是说，遗传算法为一组问题提供了解决方案。

案例实现

人口数量是不变的。当新的一代形成时，体能最差的个体就会死亡，留给后代空。重复这些阶段的顺序，以产生优于前一代的新一代。

这个迭代过程的伪代码:

在Java中启动
实例实现。

下面是遗传算法在Java中的一个示例实现。我们可以随意调试和修改这些代码。给定一组五个基因，每个基因可以保存0或1的二进制值。这里的适合度是基因组中的基因数目。如果基因组中有5个1，个体的适应度达到最大。如果基因组中没有1，那么个体的适应度达到最小值。遗传算法希望最大化适应度，为个体组成的种群提供最大适应度。注意:在这个例子中，经过交叉操作和变异操作后，适应度最低的个体被适应度最高的新后代替换。