python 实现遗传算法 课程设计 课程作业 Genetic Algorithm 基本字符串 Basic String 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解可抽象表示为染色体，使种群向更好的解进化。 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个变量序列，叫做染色体或者基因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数字符串，不过也有其他的依赖于特殊问题的表示方法适用，这一过程称为编码。首先，算法随机生成一定数量的个体，有时候操作者也可以干预这个随机产生过程，以提高初始种群的质量。在每一代中，都会评价每一个体，并通过计算适应度函数得到适应度数值。按照适应度排序种群个体，适应度高的在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度而言。

Matlab实现遗传算法（二进制编码）重点解码decoding算法

Matlab实现遗传算法（二进制编码）重点选择selection算法

GA的核心概念是种群，种群的关键是染色体，随着自然选择，染色体通过不断地复制、交叉、突变，完成一代又一代的进化，最终得到最优的结果。 具体编程时，染色体可用字符串或者二进制进行编码；自然选择，就是适应度函数；进化就是迭代。所以技术上的关键点，就是复制、交叉、突变等过程的函数实现。 博客：纯Python实现遗传算法 地址：https://tinycool.blog.csdn.net/article/details/128121243

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遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。 用MATLAB 编写了遗传算法程序，并给出完 整代码，程序在matlabR2009中调试通过。最后，通过 一个实例说明其在函数优化中的应用。

一个小型遗传算法框架，用 Clojure 编写

实验内容与步骤 TSP 问题是一个经典的 NP 问题，很难得到最优解，利用遗传算法，可以比较快的找到近似最优。本实验采用 TSPLIB 的数据,利用遗传算法进行求解。 染色体设计 染色体设计是遗传算法的关键之一，在本实验中，采用基于路径的方法进行设计，即一条完整合法的路径为一个染色体。如 12345678 或 51834762 (以 8 个城市为例)。 交叉编码方式设计 在本实验中采用部分交叉编码方式，编码过程如下： 根据两个父代染色体建立基因对应规则 确定父代中交叉的起始位置、结束位置 互换需要交叉的编码得到子代，对于每一个子代，如果交叉的部分已经在存在，则根据基因对应规则对寻找替换基因 示例：父代 1 : 12345678; 父代 2： 51834762 步骤 1、确定基因对应规则。 父代 1 视角： 1->5、 2->1、 3->8、 4->3、 5->4、 6->7、 7->6、8->2 父代 2 视角： 5->1、 1->2、 8->3、 3->4、 4->5、 7->6、 6->7、2->8 步骤 2、确定交叉起始位置为 4，结束位置为 6。 父代 1 中需要交换的基因为 456 父代 2 中需要交换的基因为 347 步骤 3、通过互换基因得到子代。 子代 1 生成过程：父代 1 中前 3 个基因和后 2 个基因无需互换，遗传给子代 1，得到 123***78 第四个基因 4 需要交换，对应的基因为 3，得到 1233##78。由于基因 3 已经存在于子代 1（位置 3）中，因此将该基因根据对应规则修改为 8，得到1283##78，但基因 8 也已经存在，根据规则修改为 2，得到 1223##78； 2 同样存在，修改为 1，得到 1213##78； 1 也存在，修改为 5，得到 1253##78； 第五个基因 5 需要交换，对应的基因为 4，得到 12534*78； 第六个基因 6 需要交换，对应的基因为 7，得到 12534778，基因 7 已经存在，根据规则修改为 6，得到 12534768，子代 1 编码完成； 用同样的方式编码子代 2（用父代 2 视角的对应规则）。 编码原则 如果交换得到的基因已经存在，保留交换得到的基因、修改由父代遗传下来的基因。基因修改可能会有多次（由于多次冲突），但都只在同一位置进行。 变异编码规则设计 本实验采用交换变异，即在自身染色体中随机挑选两个基因，然后互换位置。 程序实现 1.设定种群数量 2.随机初始化种群染色体并计算适应度 3.根据适应度选择父代进行遗传（根据交叉概率决定是否交叉染色体） 4.根据变异率进行变异操作 5.计算适应度，如达到要求或达到迭代次数则终止算法，否则跳转到第3步

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