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英国A-Level Computer Science中的生物遗传算法是什么?-英国留学网

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  是模拟达尔文生物进化论的自然选择

  和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,

  是一种通过模拟自然进化过程

  搜索最优解的方法。

  遗传算法

  是一类借鉴生物界的进化规律

  

  演化而来的随机化搜索方法。

  它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,

  其主要特点是直接对结构对象进行操作,

  不存在求导和函数连续性的限定;

  具有内在的隐并行性

  和更好的全局寻优能力;

  采用概率化的寻优方法,能自动获取

  和指导优化的搜索空间,

  自适应地调整搜索方向,

  不需要确定的规则。

  遗传算法的基本运算过程如下:

  1、初始化:

  设置进化代数计数器t=0,

  设置最大进化代数T,

  随机生成M个个体作为初始群体P。

  2、个体评价:

  计算群体P中各个个体的适应度。

  3、选择运算:

  将选择算子作用于群体。

  选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代

  或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。

  选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

  4、交叉运算:

  将交叉算子作用于群体。

  遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

  5、变异运算:

  将变异算子作用于群体。

  即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

  群体P经过选择、交叉、变异运算之后

  得到下一代群体P。

  6、终止条件判断:

  若t=T,

  则以进化过程中所得到的

  具有最大适应度个体作为最优解输出,

  终止计算。

  遗传算法也是

  计算机科学人工智能领域中

  用于解决最优化的一种搜索启发式算法,

  是进化算法的一种。

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