遗传算法是基于自然选择理论的宏启发式算法,它利用交叉、变异等算子来生成或搜索种群中更高质量的解以试图确定最优解决方案
种群由一组染色体组成,即一组候选解。
染色体都由基因组成。染色体通常代表群体中的一个完整的“个体”,换句话说,代表一个完整的解决方案,或一个分类。
都代表着个体遗传构成的某个方面。例如,基因可以是完全独立的,代表动物体内某些身体部位的存在。更常见的是,基因以不太透明的方式组合在一起。例如,我们将看到遗传算法如何用于解决数学问题,其中染色体的基因通常被视为代表问题解决方案的二进制数位,整数或实数。
编码:染色体在计算机中的表示。