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遗传算法

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遗传算法是模仿生物界中的自然选择去解决NP性质问题的好手段。遗传算法有几个关键的概念:基因,染色体,遗传操作,适应度,初始化种群。遗传代数



基因:基因可以是双值型或者多值型,也可以是由于多个双值型或者多值型的基因组成。算法中对应于问题的某个方面,
染色体:由于多个基因组成,表示一个个体,
遗传操作:对个体的染色体进行重新组织以产生新的染色体,基本操作有有,交叉,变异。交叉率的取值最好是在0.7-0.9,变异率的取值最好是在0.1-0.3。否则会引起遗传算法的过早收敛
  只能够得到局部优解,而不能够得到全局近优解。对于交叉可以采用赌轮法或者其他方法。变异也是为了过早收敛只能够得到局部解。
适应度:表示个体的适应能力,适应度越高表示适应能力越强,越有可能是我们的答案。因此在这里需要一个适应度函数对个体进行适应度描述。适应度函数里面计算每个基因的适应能力,相思就是
此个体的总适应能力。适应度函数和基国与具体的应用场景有关。需要独自编写
初始化种群:表示将要进行遗传算法的样本,种群的样本越广泛,且适应度都比较高,后面越有可能得到优化的解。
遗传代数:表示需要进行多少次遗传算法操作

为了提高遗传算法的准确性需要注意以下几点:
 1。初始化种群需要广泛且适应度都比较高
 3。交叉率为0.7-.09,变异率为0.1-0.3

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