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文档简介

遗传算法遗传算法生物学基础方法比较枚举法(穷举法) 优点：精确求出最优解 缺点：效率极低（算法速度慢）启发式算法局部搜索算法（例：前进法、后退法、tabu（禁忌算法）、模拟退火） 优点：效率高 缺点：容易陷入局部最优全局搜索算法（遗传算法） 优点：兼顾解的精度和求解效率遗传算法简介遗传算法的手工模拟计算示例0.650.240.4800.240.240.170.35个体1个体3个体4个体20.220.70.90.3选中1号个体选中4号个体选中4号个体选中2号个体产生一个0到1之间的随机数第1次第2次第3次第4次*轮盘赌方法，能够使得适应度大的个体更容易 存活和遗传到下一代存活个体四号个体被选中两次编码方法综述格雷码编码方法符号编码方法适应度尺度变换线性变换乘幂尺度变换指数尺度变换选择算子比例选择最优保存策略 随机联赛选择随机选择排序选择交叉算子单点交叉双点交叉和多点交叉均匀交叉算术交叉启发式交叉变异算子基本位变异均匀变异非均匀变异遗传算法的运行参数参考遗传算法原理及应用 周明 孙树栋 国防工业出版社 *生物应用：遗传算法支持向量机耦合特征基因挖掘方法（lili）为了芯片数据中挖掘与疾病相关基因，我们期望找到具有代表意义的较小的特征基因子集。因此采用逐步缩小特征基因数目的方法：在上一轮执行完成的基础上，把最优个体对应的表达谱子矩阵作为新的研究对象，重复执行上述过程进行迭代，

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