导读： 遗传算法将个体的集合──群体作为处理对象，利用遗传操作──交换和突变，使群体不断进化，直到成为满足要求的最优解。 霍勒德的GA算法中采用二进制串来表示个体。考虑到物种的进化或淘汰取决于它们在自然界中的适应程度，GA算法为每一个体计算一个适应值或...
遗传算法将个体的集合──群体作为处理对象，利用遗传操作──交换和突变，使群体不断"进化"，直到成为满足要求的最优解。
霍勒德的GA算法中采用二进制串来表示个体。考虑到物种的进化或淘汰取决于它们在自然界中的适应程度，GA算法为每一个体计算一个适应值或评价值，以反映其好坏程度。因而，个体的适应值越高，就有更大的可能生存和再生，即它的表示特征有更大的可能出现在下一代中。遗传操作"交换"旨在通过交换两个个体的子串来实现进化；遗传操作"突变"则随偶地改变串中的某一（些）位的值，以期产生新的遗传物质或再现已在进化过程中失去的遗传物质。
霍勒德提出的遗传算法也称为简单遗传算法（simple genetic algorithm,SGA），是一种基本的遗传算法。SGA的处理过程如下：
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1. 选择适当表示，生成初始群体；
2. 评估群体；
3. While 未达到要求的目标 do
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