1.请问,遗传算法是什么遗传算法（Genetic Algorithm）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。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体（individual）组成。 每个个体实际上是染色体（chromosome）带有特征的实体。 染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。 由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。 这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。 2.遗传学中提到的遗传算法是什么在生命科学领域中，人们已经对遗传（Heredity）与免疫（Immunity）等自然现象进行了广泛深入的研究。 六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。 时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法（GeneticAlgorithm）GA。 由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。 另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。 遗传算法是一种具有生成+检测（generateandtest）的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。 然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。在某些情况下，这种退化现象还相当明显。 另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。 然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。 这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。 从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。 基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法（ImmuneAlgorithm）IA。下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。 3.遗传算法是什么遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。 遗传算法（Genetic Algorithms简称GA）是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论，通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。遗传算法作为一种全局优化方法，提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对优化函数的要求很低并且对不同种类的问题具有很强的鲁棒性，所以广泛应用于计算机科学、工程技术和社会科学等领域。John Holland教授通过模拟生物进化过程设计了最初的遗传算法，我们称之为标准遗传算法。 标准遗传算法流程如下： 1）初始化遗传算法的群体，包括初始种群的产生以及对个体的编码。 2）计算种群中每个个体的适应度，个体的适应度反映了其优劣程度。 3）通过选择操作选出一些个体，这些个体就是母代个体，用来繁殖子代。 4）选出的母代个体两两配对，按照一定的交叉概率来进行交叉，产生子代个体。 5）按照一定的变异概率，对产生的子代个体进行变异操作。 6）将完成交叉、变异操作的子代个体，替代种群中某些个体，达到更新种群的目的。 7）再次计算种群的适应度，找出当前的最优个体。 8）判断是否满足终止条件，不满足则返回第3）步继续迭代，满足则退出迭代过程，第7）步中得到的当前最优个体，通过解码，就作为本次算法的近似最优解。 具体你可以到百度文库去搜索遗传算法相关的论文，很多的。 你也可以参考百度百科里对遗传算法的介绍。 |