MATLAB优化算法案例分析与应用
•2 遗传算法算子分析
在遗传算法中，通过编码组成初始群体后，遗传操作的任
务就是对群体的个体按照它们对环境适应度施加一定的操作，
从而实现优胜劣汰的进化过程。从优化搜索的角度而言，遗传
操作可使问题的解，一代又一代地优化，并逼进最优解。
遗传操作包括以下三个基本遗传算子，选择算子、交叉算子和
变异算子。
2.1 选择算子（selection）
从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。
选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉
产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体
的适应度评估基础上的，目前常用的选择算子有适应度比例方
法、随机遍历抽样法、局部选择法。
其中轮盘赌选择法（Roulette Wheel Selection）是最简单
也是最常用的选择方法。
