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遗传算法和育种算法简介
作者: 整理:无忧论文网 录入时间：[10-11-01 09:30:44] 浏览点击数: 添加书签：
遗传算法和育种算法简介
许必熙
（南京工业大学自动化学院，江苏，南京，210009）
中图分类号: TP306.1 文献标识码:Ａ
1 前言
遗传算法（GA，Genetic Algorithm）是一种逐次迭代方法，但是，遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而发展起来的一种搜索和优化方法，其搜索过程始终是在群体中进行的，所以，遗传算法具有全局性、并行性、快速性和自适应性，是求解复杂问题最优解的有效方法。无忧论文网
2 基础遗传算法及局限
2.1基础遗传算法的主要步骤
⑴准备工作
根据自变量的可能取值范围和自变量的精度δ，确定编码的长度L。若编码为二进制码，则编码长度为
式中，M为二进制串对应的十进制数值。
最后，随机产生N组初始个体（长度为L的二进制字符串），即随机生成N组初始解，为使初始解尽可能分布在解空间的各个角落，N必须足够大，一般N＝20～150。用（3）式算出各个初始解的十进制值，代入适应度函数（1）计算出个体的适应度。就可开始遗传操作，遗传操作分：选择复制、交叉、变异三个步骤。
⑵选择复制
选择复制的目的是选择适应度大的优秀个体，淘汰部分个体，实现“优胜劣汰”。选择的方法常用轮盘赌法，即按个体适应度占总适应度的比例把整个轮盘划分给各个个体，然后再随机地转动轮盘，
