ICA算法灵感源于人类社会帝国殖民竞争机制，是一种完全受社会行为启发的群体随机优化搜索算法。ICA可归纳为国家初始化、殖民地同化、帝国竞争、国家汇聚四个流程。

仿生智能算法 机器学习技术 遗传算法 基于遗传算法的随机优化搜索 优质课件 共36页.rar

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势 习题四 　　1. 适应度与适应度函数（重点） 　　适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的适应程度, 而对所求解问题中的对象设计的一种表征优劣的测度。适应度函数(fitness function)就是问题中的全体对象与其适应度之间的一个对应关系, 即对象集合到适应度集合的一个映射。 它一般是定义在论域空间上的一个实数值函数。 　　2. 染色体及其编码 　　遗传算法以生物细胞中的染色体(chromosome)代表问题中的个体对象。而一个染色体可以看作是由若干基因组成的位串, 所以需要将问题中的个体对象编码为某种位串的形式。这样,原个体对象也就相当于生命科学中所称的生物体的表现型(phenotype), 而其编码即“染色体”也就相当于生物体的基因型(genotype)。遗传算法中染色体一般用字符串表示, 而基因也就是字符串中的一个个字符。例如,假设数字9是某问题中的个体对象, 则我们就可以用它的二进制数串1001作为它的染色体编码。