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数学问题的非传统解法选讲,遗传算法及其在最优化问题中的应用神经网络及其在数据拟合中的应用,9.1遗传算法 9.1.1遗传算法及其在最优化问题中的应用,遗传算法是基于进化论，在计算机上模拟生命进化机制而发展起来的一门新学科，它根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则搜索和计算问题的解。 美国 Michigen 大学的 John Holland 于 1975 年提出的。 遗传算法最优化工具箱 MATLAB 7.0的遗传算法与直接搜索工具箱,遗传算法的基本思想,从一个代表最优化问题解的一组初值开始进行搜索，这组解称为一个种群，这里种群由一定数量的、通过基因编码的个体组成，其中每一个个体称为染色体，不同个体通过染色体的复制、交叉或变异又生成新的个体，依照适者生存的规则，个体也在一代一代进化，通过若干代的进化最终得出条件最优的个体。,简单遗传算法的一般步骤,选择 n 个个体构成初始种群 ，并求出种群内各个个体的函数值。 设置代数为 i=1，即设置其为第一代。 计算选择函数的值，所谓选择即通过概率的形式从种群中选择若干个个体的方式。 通过染色体个体基因的复制、交叉、变异等创造新的个体，构成新的种群 。 i=i+1，若终止条件不满足，则继续进化。,
