fm-genetic-algorithm:FileMaker 中的遗传算法实现

FileMaker 中的遗传算法实现 该文件演示了 FileMaker 中遗传算法的简单实现，应作为介绍。 试试看，看看不同的设置如何改变进化过程。 ＃＃术语 基因代表溶液数据。 它们可以用二进制序列、ascii 字符或其他编码表示。 在这个文件中，我们获取了一个 ascii 字符列表。 个体（染色体）含有基因和弥补候选方案群。 适应度函数用于评估个体的“适应度”。 在此示例中，最大适应度（最佳）为零。 适应度函数是任何遗传算法的重要部分（通常也是最难的部分），因为它告诉您给定的解决方案与实现既定目标或接近最佳答案的接近程度。 在进化过程中，我们从一代进化到下一代。 每个新种群都是通过从当前种群中随机选择（选择）个体，选取具有最佳适应度的个体并执行交叉函数来创建后代（繁殖）来创建的。 在这个演示文件中使用了锦标赛选择； 当然，您也可以实现轮盘选择、排名选择或其他形式的选择。 锦标赛