英國A-Level Computer Science中的生物遺傳算法是什么?-英國留學網(wǎng)

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　　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(yōu)解的方法。

　　遺傳算法

　　是一類借鑒生物界的進化規(guī)律

　　演化而來的隨機化搜索方法。

　　它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，

　　其主要特點是直接對結(jié)構(gòu)對象進行操作，

　　不存在求導和函數(shù)連續(xù)性的限定;

　　具有內(nèi)在的隱并行性

　　和更好的全局尋優(yōu)能力;

　　采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取

　　和指導優(yōu)化的搜索空間，

　　自適應地調(diào)整搜索方向，

　　不需要確定的規(guī)則。

　　遺傳算法的基本運算過程如下：

　　1、初始化：

　　設置進化代數(shù)計數(shù)器t=0，

　　設置最大進化代數(shù)T，

　　隨機生成M個個體作為初始群體P。

　　2、個體評價：

　　計算群體P中各個個體的適應度。

　　3、選擇運算：

　　將選擇算子作用于群體。

　　選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代

　　或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代。

　　選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。

　　4、交叉運算：

　　將交叉算子作用于群體。

　　遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。

　　5、變異運算：

　　將變異算子作用于群體。

　　即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。

　　群體P經(jīng)過選擇、交叉、變異運算之后

　　得到下一代群體P。

　　6、終止條件判斷：

　　若t=T,

　　則以進化過程中所得到的

　　具有最大適應度個體作為最優(yōu)解輸出，

　　終止計算。

　　遺傳算法也是

　　計算機科學人工智能領(lǐng)域中

　　用于解決最優(yōu)化的一種搜索啟發(fā)式算法，

　　是進化算法的一種。

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