遗传算法和粒子群算法求
解非线性函数最大值问题
遗传算法可以简便求解组合优化问题，具备适应面广泛的特点。
它来源于进化论，即认为优良的基因为基础的模式经过优胜劣汰得以
继承，二较差的基因将被逐步淘汰，最终得到群体大部分个体都具有
优良基因构成的模式，具有很强的环境适应性。下面结合非线性函数
最大值问题，给出求解其最大值的遗传算法步骤。
问题：
4 3 2
max 1/ 4 2 / 3 1/ 2 2 2.4177f x x x x+ + +-= -
遗传算法基本步骤如下：
步骤1 选择二进制编码方式，设定染色体长度
n
,群体的规模
m
，
设定交叉概率和变异概率，确定终止准则；
步骤2 给出
m
个染色体的初始种群
( ), 1, 1
t
X i i t= =
，
, 1t Ts i= =
，产生
初始解
( )t i
；
步骤 3 比较
m
个初始解的值，选取最大的函数值
( )t i
，令
( )sb t i=
；
步骤 4 若满足停止规则，则输出当前最优解
sb
，退出计算；否
则，计算选择概率：
1
( ) / ( )
m
i
i
p t i t i
=
=
å
采用轮盘转的仿真方法；
步骤5 通过单点交叉，以0.85 的交叉概率获；
步骤 6 以变异概率 0.1，使得染色体基因突变，取得染色体种群，
令
1t t= +
，返回步骤 3。
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