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遗传算法及其应用实例
遗传算法（Genetic Algorithm）是由美国 Michigan 大学的 Holland
教授（1969）提出，后经由 De Jong（1975）， Goldberg（1989）等归
纳总结所形成的一类模拟进化算法。
遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，即通过选择
与染色体之间的交叉和变异来完成的。遗传算法主要使用选择算子、
交叉算子与变异算子来模拟生物进化，从而产生一代又一代的种群
()Xt
。
（1）选择算子：是模拟自然选择的操作，反映“优胜劣汰”原
理。它根据每一个个体的适应度，按照一定规则或方法，从
t
代种群
()Xt
中选择出一些优良的个体（或作为母体，或让其遗传到下一代种
群
( 1)Xt
）。
（2）交叉算子：是模拟有性繁殖的基因重组操作，它将从种群
()Xt
所选择的每一对母体，以一定的交叉概率交换它们之间的部分基
因。
（3）变异算子：是模拟基因突变的遗传操作，它对种群
()Xt
中
的每一个个体，以一定的变异概率改变某一个或某一些基因座上的基
因值为其他的等位基因。
交叉算子与变异算子的作用都在于重组染色体基因，以生成新的
个体。
