选择-复制通常做法是:对于一个规模为N 的种群S按每个染色体x1∈S的选择概率P(x)所决 定的选中机会,分N次从S中随机选定N个染色体, 并进行复制。 这里的选择概率P(x)的计算公式为 P(x1)= f(x) ∑f(x
选择-复制 通常做法是：对于一个规模为N 的种群S,按每个染色体xi∈S的选择概率P(xi)所决 定的选中机会, 分N次从S中随机选定N个染色体, 并进行复制。 N j j i i f x f x P x 1 ( ) ( ) ( ) 这里的选择概率P(xi)的计算公式为
交叉就是互换两个染色体某些位上的基因。 例如,设染色体S1=01001011,S2=10010101 交换其后4位基因,即 0100:1011001}0101 010010101,100111011 S1'=01000101,S2=10011011 可以看做是原染色体S1和S2的子代染色体
交叉 就是互换两个染色体某些位上的基因。 s1 ′=01000101, s2 ′=10011011 可以看做是原染色体s1和s2的子代染色体。 例如, 设染色体 s1=01001011, s2=10010101, 交换其后4位基因, 即
变异就是改变染色体某个(些)位上的基因。 例如,设染色体S=11001101 将其第三位上的0变为1,即 S=1100110111101101=s。 s'也可以看做是原染色体s的子代染色体
变异 就是改变染色体某个(些)位上的基因。 例如, 设染色体 s=11001101 将其第三位上的0变为1, 即 s=11001101 →11101101= s′ 。 s′也可以看做是原染色体s的子代染色体
4.2基本遗传算法 生成初始种群 计算适应度 <终止? 结束) 选择-复制 交叉 变异 遗传算法基本流程框图 生成新一代种群
4.2 基本遗传算法 遗传算法基本流程框图 生成初始种群 计算适应度 选择-复制 交叉 变异 生成新一代种群 终止 ? 结束
算法中的一些控制参数: 种群规模 ■最大换代数 ■交叉率 crossover rate)就是参加交叉运算的 染色体个数占全体染色体总数的比例,记为Pe 取值范围一般为0.4~0.99。蕌 变异率 mutation rate)是指发生变异的基因位 数所占全体染色体的基因总位数的比例,记为 Pn,取值范围一般为0.0001~0.1
算法中的一些控制参数： ■ 种群规模 ■ 最大换代数 ■ 交叉率(crossover rate)就是参加交叉运算的 染色体个数占全体染色体总数的比例，记为Pc , 取值范围一般为0.4～0.99。 ■ 变异率(mutation rate)是指发生变异的基因位 数所占全体染色体的基因总位数的比例，记为 Pm，取值范围一般为0.0001～0.1