遗传算法的基本流程图-image processing for embedded devices

2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图