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文档简介

5.2.2遗传算法的要素遗传算法具有5个基本要素:编码机制，初始种群的设定，适应度函数的设定，遗传操作，控制参数的设定。具体步骤如下：1.编码机制编码机制是遗传算法的基础。通常遗传算法不直接处理问题空间的资料，而是将各种实际问题变换为与问题无关的串个体。对染色体串的遗传操作只与遗传算法的理论、技术有关，而与具体实际问题无关。这一特性增大了遗传算法的适用性。当实际问题变化时，可只改变适应度函数，而无需改变其它操作，加强了代码的通用性。最常用的方法是二进制串结构编码。2.初始化种群设定遗传算法处理流程中，编码设计之后的任务是初始种群的设定，并以此为起点一代一代的进化直到按照某种进化终止准则终止。最常用的初始方法是无指导的随机初始化。3.适应度函数遗传算法在搜索过程中基本不采用外部信息，仅以适应度函数为依据引导搜索。它不受连续可微的约束且定义域可为任意集合。对目标函数的唯一要求是，对输入计算出能加以比较的非负结果。这使得遗传算法的应用范围非常广泛。个体的适应度值越大，表明该个体的生存能力越大，易于遗传产生后代。

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