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遗传算法的基本原理

作者：原创|发布时间：2022-03-21 13:27:00.0|来源：云创智学

遗传算法的基本原理：

遗传算法是从一组随机产生的初始解开始搜索，按照适者生存和优胜劣汰的原理，通过交叉、变异和选择运算来实现的。

其中，选择是指从种群中选择生命力强的染色体来产生新种群的过程，选择的依据是每个染色体的适应度大小, 适应度越大, 被选中的概率就越大；交叉运算是指两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体；变异就是以很小的概率, 随机改变染色体某个位置上的基因。

根据适应度的大小，从上一代和后代中选择一定数量的个体作为下一代群体，再继续进化。这样经若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是问题的最优解或次优解。

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