现代生物遗传学中描述的生物进化理论:
遗传物质的主要载体是染色体(chromsome),染色体主要由DNA和蛋白质组成。其中DNA为最主要的遗传物质。
基因(gene)是有遗传效应的片断,它存储着遗传信息,可以准确地复制,也能发生突变,并可通过控制蛋白质的合成而控制生物的状态.生物自身通过对基因的复制(reproduction)和交叉(crossover,即基因分离,基因组合和基因连锁互换)的操作时其性状的遗传得到选择和控制。生物的遗传特性,使生物界的物种能保持相对的稳定;生物的变异特性,使生物个体产生新的性状,以至于形成了新的物种(量变积累为质变),推动了生物的进化和发展。
遗传学算法和遗传学中的基础术语比较
染色体(chromosome) 数据,数组,序列
基因(gene)单个元素,位
等位基因(allele)数据值,属性,值
基因座(locus) 位置,iterator位置
表现型(phenotype) 参数集,解码结构,候选解
遗传隐匿(epistasis) 非线性
染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)
遗传算法的准备工作:
1)数据转换操作,包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。前者是把求解空间中的参数转化成遗传空间中的染色体或者个体(encoding),后者是它的逆操作(decoding)
2)确定适应度计算函数,可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度,该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。非常重要的过程！
遗传算法的基本步骤
遗传算法是具有"生成+检测"(generate-and-test)的迭代过程的搜索算法。
基本过程为:
1)编码,创建初始集团
2)集团中个体适应度计算
3)评估适应度
4)根据适应度选择个体
5)被选择个体进行交叉繁殖,
6)在繁殖的过程中引入变异机制
7)繁殖出新的集团,回到第二步
一个简单的遗传算法的例子:求 [0,31]范围内的y=(x-10)^2的最小值
1)编码算法选择为"将x转化为2进制的串",串的长度为5位。(等位基因的值为0 or 1)
2)计算适应度的方法是:先将个体串进行解码,转化为int型的x值,然后使用y=(x-10)^2作为其适应度计算合适(由于是最小值,所以结果越小,适应度也越好)
3)正式开始,先设置群体大小为4,然后初始化群体 => (在[0,31]范围内随机选取4个整数就可以,编码)
4)计算适应度Fi(由于是最小值,可以选取一个大的基准线1000,Fi = 1000 - (x-10)^2)
5)计算每个个体的选择概率.选择概率要能够反映个体的优秀程度.这里用一个很简单的方法来确定选择概率
P=Fi / TOTAL(Fi).
6)选择.
根据所有个体的选择概率进行淘汰选择.这里使用的是一个赌轮的方式进行淘汰选择.先按照每个个体的选择概率创建一个赌轮,然后选取4次,每次先产生一个0-1的随机小数,然后判断该随机数落在那个段内就选取相对应的个体.这个过程中,选取概率P高的个体将可能被多次选择,而概率低的就可能被淘汰.
下面是一个简单的赌轮的例子
13% 35% 15% 37%
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个体1 个体2
