一个例子理清楚遗传算法

本文主要是介绍一个例子理清楚遗传算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、 遗传算法的三个主要操作

1、选择
2、交配
3、变异

遗传算法广泛的应用于最优化问题求解之中！

简单遗传算法SGA的实现步骤：
1、编码
2、评价
3、适应函数
4、交配规则
5、停止条件

二、选择采用的算法

采用确定性算法：

交配规则：

变异：
就是将随机指定某个位进行变异，0变成1,1变成0！目的是近亲繁殖的时候出来的数据变化不大，需要变异新的基因以跳出局部最优解。

例题

1、编码：采用二进制形式编码，由于变量的最大值31，固采用5个位即可表达全部的值。

由于x的定义域是[0, 31]间的整数，刚好可以用5位二进制数表示，因此可以用5位二进制数表示该问题的解，即染色体。如00000表示x＝0，10101表示x＝21，11111表示x＝31等。 

2、适应函数，这里可以直接采用f(x)上面的函数作为适应函数。
假设群体的规模N＝4，交配概率Pc＝100％，变异概率Pm＝1％。
设随机生成的初始群体为：
01101，11000，01000，10011
这里选择的算法采用上面的确定算法：得到第0代如下

配对进行交配，其中交配位是随机选择的rand（5）：位的话是从左边往右边数。

交配的结果得到第一代的情况表：

继续交配：

由第1代和第0代的结果可知交配结果变化不是很大，因而需要选择变异！
变异位也是随机。

得到第二代的情况表：

交配结果：

看到下面的图，平均值已经趋近于平缓，因此可以停止交配，关于停止交配的终止条件可以是：1、到达设置的迭代次数，2、输出结果日渐平缓

最后得到的问题最优解为：
x：11111
对应的整数是x=31

这篇关于一个例子理清楚遗传算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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