華閱文章網1. 遺傳算法應用主要是什么
遺傳算法應用編輯由于遺傳算法的整體搜索策略和優化搜索方法在計算時不依賴于梯度信息或其它輔助知識，而只需要影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數，所以遺傳算法提供了一種求解復雜系統問題的通用框架，它不依賴于問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應用于許多科學，下面我們將介紹遺傳算法的一些主要應用領域：遺傳算法函數優化函數優化是遺傳算法的經典應用領域，也是遺傳算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。
2. 遺傳算法的介紹
遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體（individual）組成。每個個體實際上是染色體（chromosome）帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
