什么是遺傳算法？原理及應用介紹

作為計算機領域的重要算法形式，遺傳算法由于其實用性強，已經被應用到各種領域;那么遺傳算法到底是什么?其有什么原理?具體應用又有哪些呢?下面的文章將對遺傳算法進行簡單介紹。

什么是遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物界規律和自然遺傳機制的并行搜索算法，也是一種直接隨機搜索算法和一種基于用于在優化和搜索問題計算過程中找到合適的解決方法的自然選擇的遞歸搜索技術。

它的主要目標是通過在從當代到下一代所產生的種群中剔除不好的個體來獲得較好的個體，然后利用好的個體獲得更好的結果。

遺傳算法的基本原理

遺傳算法與舊的搜索算法不同，其是從種群的初始解決方案開始其搜索過程。群體中的每個個體被稱為染色體。在迭代過程中染色體的不斷更新稱為遺傳。遺傳算法主要通過交叉、變異、選擇算子來實現。染色體的優點和缺點通常通過適應性來評估。根據適合度值的大小，從父母和后代中選擇一定比例的個體作為后代的群體，然后繼續迭代計算直到它收斂到全局最佳染色體。

適應度是遺傳算法用來評價種群在進化的過程中所能達到的最優值的一個概念。為了證明染色體的適應性，引入了測量每條染色體的功能函數，稱為適應度函數。

遺傳算法原理流程

遺傳算法的組成

(1)編碼方式：遺傳算法通常根據問題本身進行編碼，并將問題的有效解決方案轉化為遺傳算法的搜索空間。

(2)適應度函數：具有高適應性的個體中包含的高質量基因具有較高的傳遞給后代的概率。

(3)遺傳操作：基本的遺傳操作包括：選擇、交叉、變異。選擇：選擇操作基于個體適應度評估，選擇群體中具有較高適應度的個體，并且消除具有較低適應度的個體。交叉：在自然界生物進化過程中，兩條染色體通過基因重組形成新的染色體，因此交叉操作是遺傳算法的核心環節。變異：是通過隨機選擇的方法改變染色體上的遺傳基因。

(4)算法終止條件：一般指適應度函數值的變化趨于穩定或者滿足迭代終止的公式要求，也可以是迭代到指定代數后停止進化。

遺傳算法的應用

在實際生活中，遺傳算法可以用于汽車設計、工程設計、機器人技術、進化硬件、仿生學、電腦游戲、線路規劃、基因圖譜、加密解密等各個方面。

(1)汽車設計中的應用：在汽車設計方面，使用遺傳算法可以設計出最佳搭配材料和工程技術的組合，為車輛提供更快切更輕、更省油與更安全的保證。

(2)工程設計中的應用：在工程設計中，遺傳算法能夠充分利用各類的材料特點來優化建筑、工廠等構架，工程師還能夠通過遺傳算法挑選出設計中的弱點和故障，避免實際問題的產生。

(3)線路規劃：使用遺傳算法，可以對線路進行建模，然后得出最佳的規劃路線。

(4)加密解密：遺傳算法作為計算機領域的重要算法，對于敏感數據創建加密也能夠起到重要作用。

以上就是有關于遺傳算法的定義、組成和應用的全部介紹，如果還想了解更多計算機行業的相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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