遺傳算法

遺傳算法 （ Genetic Algorithm ， GA ） 是計算數學中用於解決最佳化的搜索算法 ， 是進化算法的一種 。 進化算法最初是借鑑了進化生物學中的一些現象而發展起來的 ， 這些現象包括遺傳 、 突變 、 自然選擇以及雜交等等 。 遺傳算法通常實現方式爲一種計算機模擬 。 對於一個最優化問題 ， 一定數量的候選解 （ 稱爲個體 ） 可抽象表示爲染色體 ， 使種群向更好的解進化 。 傳統上 ， 解用二進制表示 （ 即0和1的串 ） ， 但也可以用其他表示方法 。 進化從完全隨機個體的種群開始 ， 之後一代一代發生 。 在每一代中評價整個種群的適應度 ， 從當前種群中隨機地選擇多個個體 （ 基於它們的適應度 ） ， 通過自然選擇和突變產生新的生命種群 ， 該種群在算法的下一次迭代中成爲當前種群 。