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本文目录
遗传算法有多重要
运算过程
遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。
对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:式中x为决策变量，式2-1为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。
遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。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。遗传算法在适应度函数选择不当的情况下有可能收敛于局部最优，而不能达到全局最优。
遗传算法的基本运算过程如下:
a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
遗传算法
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
特点
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为:
①首先组成一组候选解
②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度
③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解
④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。
在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起:基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
遗传算法
遗传算法还具有以下几方面的特点:
(1)遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的;容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。
(2)遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。
(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
(6)此外，算法本身也可以采用动态自适应技术，在进化过程中自动调整算法控制参数和编码精度，比如使用模糊自适应法。
人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗
不完全正确。1.人工智能常用的算法包括遗传算法、决策树和神经网络，但并不仅限于这三个算法。还有其他常见的算法如支持向量机、K近邻算法等都被广泛应用于人工智能领域。2.遗传算法是通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的解，决策树是一种基于树状结构的分类模型，神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它们在不同的问题和场景下有各自的优缺点和适用性。3.因此，虽然遗传算法、决策树和神经网络是人工智能中常用的算法，但并不能代表全部常用算法。
人工智能在遗传学研究中的应用
在人工智能蓬勃发展的今天,与其相关的各种算法层出不穷,遗传算法就是其中一种,并且由于人工智能领域需要解决的问题往往复杂,而遗传算法在该方面具有很高的抗变换性,所以遗传算法在人工智能领域得到广泛应用.顾名思义,'遗传'是该算法的关键,
遗传算法有哪些利弊
遗传算法的优点：
1.与问题领域?关切快速随机的搜索能?。
2.搜索从群体出发，具有潜在的并?性，可以进?多个个体的同时?较，robust.
3.搜索使?评价函数启发，过程简单
4.使?概率机制进?迭代，具有随机性。
5.具有可扩展性，容易与其他算法结合。
遗传算法的缺点：
1、遗传算法的编程实现?较复杂,?先需要对问题进?编码，找到最优解之后还需要对问题进?解码,
2、另外三个算?的实现也有许多参数，如交叉率和变异率，并且这些参数的选择严重影响解的品质,??前这些参数的选择?部分是依靠经验.
3、没有能够及时利??络的反馈信息，故算法的搜索速度?较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。
4、算法对初始种群的选择有?定的依赖性，能够结合?些启发算法进?改进。
5、算法的并?机制的潜在能?没有得到充分的利?，这也是当前遗传算法的?个研究热点?向。
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