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对于大多数软件编程开发程序员来说，掌握不同的软件编程算法可以满足更多不同的编程开发需求，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，软件开发遗传算法基础知识分享。
1、染色体编码
解决问题解的表示就是染色体的编码方式，编码方式的选择会对后面的操作造成重要影响，常用的比较简单的编码方法
有二进制编码方法(BinaryRepresentation)和浮点数编码方法(FloatPointRepresentation)
2、群体初始化
采用随机数初始化的方法，对染色体的每一维变量进行初始化赋值。
3、适应值评价
评估函数用于评估各个染色体的适应值，进而区分优劣，评估函数常常根据问题的优化目标来确定。
4、选择算子
遗传算法的传统选择算子的作用是根据适应值函数的值从种群中选出优秀的个体，包括轮盘赌选择和锦标赛选择。
5、交配算子
交配算子是获取新的优秀个体的重要手段，两个父体通过交配操作交换各自优秀的基因，从而获得更加优秀的个体。
交配算子有：部分匹配交配、顺序交配(OX交配)、循环交配和边重组等。
6、变异算子
变异操作发生在某个染色体的某个基因上，它将可变性引入群体中，增强了群体的多样性，从而提供了从局部优
中跳出来的一种手段。变异方法也是一个随机的、盲目的变异，因此需要使用比较小的变异概率(pm)来控制以避免造
成种群的破坏。经常使用的变异算子有“基于位置的变异”和“基于次序的变异”。
7、算法流程
step1:初始化规模为N的群体，其中染色体的每个基因的值采用随机数产生。当前进化代数g=0
step2:采用评估函数对群体所有染色体进行评价，计算每个染色体的适应值，保存适应值大的染色体best。
step3:采用合适的选择算法对群体的染色体进行选择操作，产生同规模的种群。
step4:按给定的交配概率从种群中选择染色体进行交配，没有交配的染色体直接复制进入新的种群。
step5:按给定的变异概率对新种群染色体的基因进行变异操作，变异后的染色体取代原有染色体进入新群体，未变异
的染色体直接进入新群体。
step6:变异后的新种群取代原有群体，重新计算染色体的适应值，若群体大适应值高于best的适应值，则群体大
适应值对应的染色体替代best。
step7:当前进化代数g加1，如果g达到规定的大进化代数或者best达到规定的误差要求，算法结束，否则返回step3
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2025-02-12
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