变异 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。 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 Sckool of Computer3 Science and Technology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 变异 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
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生成初始种群 计算适应度 1.Initial Population 遗传算法基本流程框图 终止？ 结束 5.New Population Ideal Case Chromosome 选择-复制 One 2.Fitness Test Generation 交叉 BREED 变异 4.Children 3.Select Best Parents 生成新一代种群 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 Schoolo时Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
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基本遗传算法步骤 步1：在搜索空间U上定义一个适应度函数x),给定种群规模N,交叉率P和变 异率Pm,代数T; 步2：随机产生U中的N个个体S1,S2,,SN,组成初始种群S-{S1,S2,,SN},置代 数计数器仁1： 步3：计算S中每个个体的适应度f 步4：若终止条件满足，则取S中适应度最大的个体作为所求结果，算法结束。 angzhou Dianzi University杭州电子科技大学 Sckool of Computer3 Science and Technology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基本遗传算法步骤 步1：在搜索空间U上定义一个适应度函数 f(x)，给定种群规模N，交叉率Pc和变 异率 Pm，代数T； 步2：随机产生U中的N个个体s1, s2, …, sN，组 成初始种群S={s1, s2, …, sN}，置代 数计数器t=1； 步3：计算S中每个个体的适应度f； 步4：若终止条件满足，则取S中适应度最大的 个体作为所求结果，算法结束
基本遗传算法步骤2 步5：按选择概率P(x)决定选中机率，每次从S中随机选定1个体并将其染色体复 制，共做N次，然后将复制所得的N个染色体组成群体S1; 步6：按交叉率Pc决定参加交叉的染色体数c,从S1中随机确定c个染色体，对进行 交叉操作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体$2： 步7：按变异率Pm决定变异次数m,从S2中随机确定m个染色体，分别进行变异操 作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体$3； 步8：将群体S3作为新一代种群，即用S3代替S,t=+1,转步3： angzhou Dianzi University杭州电子科技大学 Schoolo可Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基本遗传算法步骤 2 步5：按选择概率P(xi) 决定选中机率，每次从S中随机选定1个体并将其染色体复 制，共做N次，然后将复制所得的N个染色体组成群体S1； 步6：按交叉率Pc决定参加交叉的染色体数c，从S1 中随机确定c个染色体，对进行 交叉操作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体S2； 步7：按变异率Pm决定变异次数m，从S2中随机确定m个染色体，分别进行变异操 作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体S3； 步8：将群体S3作为新一代种群，即用S3代替S，t = t+1，转步3；