Seawind2012 发表于 2012-8-3 16:49

遗传算法的基本思想

本帖最后由 Seawind2012 于 2012-8-3 16:51 编辑

遗传算法的基本思想为:  从优化问题的一个种群（一组可行解）开始，按照适者生存和优胜劣汰的原理（寻找最优解），逐代（generation ）演化产生出越来越好的一个种群（一组可行解）。在每一代，根据个体（可行解）的适应度（目标函数值）的优劣挑选一部分优良体复制（那些能让目标函数明显改进的分量）到下一代，并对其进行交叉和变异操作（从一个或组可行解变到另一个或组可行解），产生出代表新的解集合的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样，子代种群比父代更加适应于环境（即新可行解比旧可行解更接近问题的最优解），整个进化过程中的最优个体就作为问题的最终解。{:soso_e160:}

darker50 发表于 2012-8-5 12:26

   可以总结出类似方法的介绍，之后总结出来看咯！！

嘟~嘟 发表于 2012-8-5 13:42

大致可以理解

hbdkfk2 发表于 2012-8-24 12:27

好东西！！！！！！！！！！

hzs2012 发表于 2012-8-24 13:25

理解，足够了么？？？？？

darker50 发表于 2012-8-24 15:25

hzs2012 发表于 2012-8-24 13:25 static/image/common/back.gif
理解，足够了么？？？？？

  理解是深入的基础。

hzs2012 发表于 2012-8-24 15:59

。嗯，最近也看了很多这样的介绍，总觉得和应用相比，还差了很多。。。。。

斟酒自酌 发表于 2012-9-3 16:50

还不错。。。

柯西不是你 发表于 2012-9-4 10:36

我更认为它是一种参数估计的算法

懒羊羊不懒 发表于 2012-12-2 22:47

还行啊，谢谢楼主啊
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