遗传算法的终止条件:基因遗传算法的终止条件[朗读]

遗传算法将目标函数转换为适应度函数,评估,复制,交叉,变异种群中的个体,并从中选出适应性最强的个体,算法的最优解就是这个个体.具体流程是:1.初始种群的产生.2.适应度函数的构造.3.选择和繁殖.4.终止条件。

1.定义交叉概率,变异概率,终止条件(可以是最小距离限制也可以是代数限制)2.初始化种群3.选择个体,交叉,变异4.计算适应度函数5.满足终止条件否,满足7,不满足66.更新种群,转到37.输出结果。

遗传算法还有另一个收敛的判断标准,就是目前解不大可能再改善了.判断方法可以是解有好多轮都不改变了.或者干脆人为设定一个足够大的迭代次数。

遗传算法(geneticalgorithm)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(geneticalgorithms简称ga)是由。

遗传算法跟什么最速下降法、牛顿法、共轭梯度法之类的优化算法相比,是不一样的.它和粒子群算法、禁忌表法、模拟退火算法等同属于智能搜索算法,面对的问题一般都很复杂,本身就有较多的随机计算过程,所以得到的结果不同是非常正常的.至于得不到最优解也是正常的,因为智能搜索算法面对的问题一般都是精确最优解无法计算得到,它们的算法设计一般要求跳出局部最小解,得到全局的近似最优解？