1、“..... 交叉 这是在选中用于繁殖下代的个体中，对两个不同的个体的相同位置的 基因进行交换，从而产生新的个体。 变异 这是在选中的个体中，对个体中的些基因执行异向转化。在串中， 如果位基因为，产生变异时就是把它变成反亦反之。 遗传算法的原理可以简要给出如下 基因进行交换，从而产生新的个体。 变异 这是在选中的个体中，对个体中的些基因执行异向转化。在串中， 如果位基因为，产生变异时就是把它变成反亦反之。 遗传算法被选中的个体进行交配的时也称 为非均匀再生。 交叉 这是在选中用于繁殖下代的个体中，对两个不同的个体的相同位置的 应度低的，被选 择的机会就低。初始的数据可以通过这样的选择过程组成个相对优化的群 体。之后，被选择的个体进入交配过程。般的遗传算法都有个交配概率， 范围般是......”。

2、“.....这个过程是通过选择和繁殖完成 的，其中繁殖包括交配和突变。选择则是根据新个 体的适应度进行的，适应度越高，被选择的机会越高，而适每代中，每个个体都被评价，并通过计算适应度函数 得到个适应度数值。种群中的个体被按照适应度排序，适应度高的在前面。 这里的高是相对于初始的种群的低适应度来说的。 下步是般被表达为简单的字符串或数字串，不过也 有其他的表示方法适用，这过程称为编码。开始，算法随机生成定数 量的个体，有时候操作者也可以对这个随机产生过程进行干预，播下已经部 分优化的种子。在最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。 遗传算法具有隐含的并行性。 遗传算法的基本原理 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为个参数列表，叫 做染色体或者基因串。染色体行滤波机制。故而，遗传算法有很高的容错能力......”。

3、“.....而不是确定的精确规则。 这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫 近，交叉体现了任何问 题。 遗传算法有极强的容错能力 遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息通过选择交叉 变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串这是个强烈的滤波过程并且是 个并遗传算法求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。 由于遗传算法使用适应值这信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直 接相关的信息。遗传算法只需适应值和串编码等通用信息，故几乎可处理，而不是从单个解开始。 这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭 代求最优解的容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，复盖面大，利 于全局择优。 ......”。

4、“.....它是 种基于群体的搜索算法，在具体的搜索过程当中，遗传算法具有以下特点 遗传算法从问题解的中集开始嫂索基因座 上的基因值作变动。 群体经过选择交叉变异运算之后得到下代群体。 终止条件判断若,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为 最优解输出，终止计算将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分 结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉 算子。 变异运算将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的些度。 选择运算将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传 到下代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下代。选择操作是建立在 群体中个体的适应度评估基础上的。 交叉运算 遗传算法的基本运算过程如下 初始化设置进化代数计数器，设置最大进化代数，随机生成个个 体作为初始群体......”。

5、“.....为目标函数式，式为约束条件，是基本空间， 是的子集。满足约束条件的解称为可行解，集合表示所有满足约束 条件的解所组成的集合，称为可行解集合。 模型 式中为决策变量，为目标函数式，式为约束条件，是基本空间， 是的子集。满足约束条件的解称为可行解，集合表示所有满足约束 条件的解所组成的集合，称为可行解集合。 遗传算法的基本运算过程如下 初始化设置进化代数计数器，设置最大进化代数，随机生成个个 体作为初始群体。 个体评价计算群体中各个个体的适应度。 选择运算将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传 到下代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下代。选择操作是建立在 群体中个体的适应度评估基础上的。 交叉运算将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分 结构加以替换重组而生成新个体的操作......”。

6、“..... 变异运算将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的些基因座 上的基因值作变动。 群体经过选择交叉变异运算之后得到下代群体。 终止条件判断若,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为 最优解输出，终止计算。 遗传算法的特点 由上所述遗传算法是以自然界种群进化为原型的种智能计算方法，它是 种基于群体的搜索算法，在具体的搜索过程当中，遗传算法具有以下特点 遗传算法从问题解的中集开始嫂索，而不是从单个解开始。 这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭 代求最优解的容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，复盖面大，利 于全局择优。 遗传算法求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。 由于遗传算法使用适应值这信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直 接相关的信息......”。

7、“.....故几乎可处理任何问 题。 遗传算法有极强的容错能力 遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息通过选择交叉 变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串这是个强烈的滤波过程并且是 个并行滤波机制。故而，遗传算法有很高的容错能力。 遗传算法中的选择交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。 这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫 近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。 遗传算法具有隐含的并行性。 遗传算法的基本原理 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为个参数列表，叫 做染色体或者基因串。染色体般被表达为简单的字符串或数字串，不过也 有其他的表示方法适用，这过程称为编码。开始，算法随机生成定数 量的个体，有时候操作者也可以对这个随机产生过程进行干预......”。

8、“.....在每代中，每个个体都被评价，并通过计算适应度函数 得到个适应度数值。种群中的个体被按照适应度排序，适应度高的在前面。 这里的高是相对于初始的种群的低适应度来说的。 下步是产生下代个体并组成种群。这个过程是通过选择和繁殖完成 的，其中繁殖包括交配和突变。选择则是根据新个 体的适应度进行的，适应度越高，被选择的机会越高，而适应度低的，被选 择的机会就低。初始的数据可以通过这样的选择过程组成个相对优化的群 体。之后，被选择的个体进入交配过程。般的遗传算法都有个交配概率， 范围般是，这个交配概率反映两个被选中的个体进行交配的时也称 为非均匀再生。 交叉 这是在选中用于繁殖下代的个体中，对两个不同的个体的相同位置的 基因进行交换，从而产生新的个体。 变异 这是在选中的个体中，对个体中的些基因执行异向转化。在串中， 如果位基因为......”。

9、“..... 遗传算法的原理可以简要给出如下 这里所指的种结束准则般是指个体的适应度达到给定的阀值或者 个体的适应度的变化率为零。 遗传算法的基本流程 的流程图 的流程图如下图所示 编码 遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转换成遗传空间的由 基因按定结构组成的染色体或个体。这转换操作就叫做编码，也可以称作问 题的表示。 评估编码策略常采用以下个规范 完备性问题空间中的所有点候选解都能作为空间 中的点染色体表现。 健全性空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选 解。 非冗余性染色体和候选解对应。 目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编 码等。 而二进值编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进值字符集, 产生通常的......”。