1.什么是遗传算法。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。

遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种并行、高效、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。遗传算法操作使用“适者生存”的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。在遗传算法的每一代中，根据个体在问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，产生一个新的近似解。这个过程导致种群中个体的进化，得到的新个体比原个体更能适应环境，就像自然界中的改造一样。

2.遗传算法的基本原理。

遗传算法的基本原理包括：适者生存、优胜劣汰、交叉变异、选择操作等。

生物学相关术语：

基因型(genotype)：性状染色体的内部表现；

表现型(phenotype)：染色体决定的性状的外部表现，或者说，根据基因型形成的个体的外部表现；

进化(evolution)：种群逐渐适应生存环境，品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。

适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。

选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于适应度的优胜劣汰的过程。

复制(reproduction)：细胞分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新细胞就继承了旧细胞的基因。

交叉(crossover)：两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。也称基因重组或杂交；

变异(mutation)：复制时可能（很小的概率）产生某些复制差错，变异产生新的染色体，表现出新的性状。

编码(coding)：DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列。遗传编码可看作从表现型到基因型的映射。

解码(decoding)：基因型到表现型的映射。

个体（individual）：指染色体带有特征的实体；

种群（population）：个体的集合，该集合内个体数称为种群

适者生存

适者生存是指将种群中适应度高的个体保留下来，作为下一代个体的基础。适应度通常是指个体在解决问题中的表现好坏程度，可以通过评价函数进行计算。

优胜劣汰

优胜劣汰是指将适应度低的个体淘汰，保留适应度高的个体。这个过程保证了种群的整体适应度不断提高。

交叉变异

交叉变异是指将适应度高的个体进行基因重组和变异，生成新的个体。这个过程保证了种群的多样性和探索能力，避免局部最优解。

选择操作

选择操作是指从当前种群中选择一部分个体作为下一代种群的基础。选择操作通常采用轮盘赌选择等方法，使适应度高的个体有更大的概率被选中。

遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。 可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）

通俗讲解 ：袋鼠跳问题

3.遗传算法的基本步骤

遗传算法的基本步骤包括：编码、解码，初始化种群、评价个体、选择个体、交叉变异、更新种群等。

初始化种群

在遗传算法开始时，需要随机生成一定数量的个体作为种群，每个个体包含一组基因，表示解空间中的一个候选解。（编码）

编码方法：二进制、格雷码、浮点数、符号编码。遗传算法之：编码方法_SpriteLW的博客-CSDN博客

评价个体

对于每个个体，需要通过评价函数计算其适应度。适应度高的个体更有可能被选择为下一代个体的基础。

选择个体

根据适应度选择操作，从当前种群中选择一部分个体作为下一代种群的基础。选择操作通常采用轮盘赌选择等方法。

交叉变异

选择个体后，对选择出来的个体进行复制、交叉和变异操作，生成新的个体。交叉是指将两个个体的某些基因进行随机交换，从而产生新的个体。变异是指将个体中的某些基因进行随机改变，以增加种群的多样性。这些操作是随机进行的，可以探索解空间中的更多可能解。

更新种群

通过交叉变异产生的新个体，替换掉当前种群中适应度低的个体，从而生成下一代种群。这个过程不断迭代，直到达到预设的停止条件为止，例如达到最大迭代次数或者满足一定的解精度。

4.python案例

eg1:遗传算法的Python实现（通俗易懂）_遗传算法python_念旧NiceJeo的博客-CSDN博客

eg2:遗传算法python（含例程代码与详解) - 知乎

5.遗传算法的优缺点

遗传算法具有以下优点：

• 适应于复杂和高维问题，不受局部最优解的影响；
• 可以处理多目标优化问题；
• 具有并行性和容错性，可以应用于分布式计算和噪声干扰环境；
• 可以根据问题特征自适应调整参数。

遗传算法的缺点包括：

• 对于某些问题，遗传算法可能需要大量的时间和计算资源；
• 遗传算法的结果依赖于初始化种群和评价函数，需要设计合适的策略。

6.遗传算法的应用

遗传算法已经被广泛应用于各种领域，例如：

• 工程设计和优化：例如机器学习、控制系统设计、电子电路设计等。
• 经济和金融：例如股票投资组合、货币政策制定等。
• 生物学和医学：例如药物发现、蛋白质结构预测、基因序列分析等。
• 计算机科学：例如人工智能、机器学习、图像处理等。

7.结论

遗传算法是一种强大的搜索和优化算法，可以应用于各种领域的问题。通过适者生存、优胜劣汰、交叉变异和选择操作等基本原理，遗传算法可以在解空间中搜索最优解。同时，遗传算法具有并行性、容错性、自适应性等优点，可以应对复杂和高维问题。