前言

今天学习一下优化中非常出名的遗传(GA)算法 ，它的起源可是来自达尔文的生物进化论。

一、GA是什么

百科定义：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

二、GA简介

1.思想

从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，并通过交叉、变异来产生新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。

2.流程

3.过程

1. 初始化种群：在遗传算法中，种群是由一组个体组成的，每个个体代表一个可能的解。初始化种群是指随机生成一定数量的个体作为初始解集合，这些个体的基因组合形成了种群的初始基因型；
2. 适应度评估：适应度评估是为了衡量每个个体的适应度，即它们相对于解决问题的能力。根据问题的定义，可以计算每个个体的适应度值；
3. 选择：选择操作是为了从当前种群中选择出适应度较高的个体，使其有更大的概率被选入下一代种群。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等；
4. 交叉：交叉操作是为了模拟生物个体的基因交换过程，通过将两个个体的基因染色体进行交叉，产生新的个体。交叉操作可以增加种群的多样性，有助于发现更好的解；
5. 变异：变异操作是为了模拟基因的突变现象，通过对个体的基因进行随机变动，引入新的基因信息。变异操作可以增加解的搜索空间，避免算法陷入局部最优解；
6. 终止条件：终止条件是指遗传算法的终止条件，即算法何时停止迭代。可以根据问题的要求设定终止条件，如达到一定的迭代次数、找到满足要求的解等。