遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法 则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出。 • 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一 定数目的个体(individual)组成。因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。初代种群产生之后,按照 适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度 (fitness)大小选择个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉和变异,产生出代表新 的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样,后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解 码(decoding),可以作为问题近似最优解。