遗传算法的基本原理

遗传算法思想源自朴素仿生学。有性繁殖中新的生命由精子和卵子中各一条染色体组合发育形成下一代，分别继承了父母的遗传特征又不完全一致。染色体在复制的时候会发生交叉和突变，导致下一代产生不同于父母的特征，新的特征将以某种适应性被自然选择，适应的较好的存活下来，不好的被淘汰。遗传算法正是模拟了这个生物过程，以基因模拟问题的解决方案，突变和交叉形成解决方案空间，并以适应性函数作为筛选条件，最终选择出最优解。朴素仿生学算法包括大家熟知的神经网络和蚁群算法等等。