遺傳算法--種群進化（經典算法連載二），遺傳算法種群

遺傳算法--種群進化（經典算法連載二），遺傳算法種群

遺傳算法核心---雜交，物競天擇

物競天擇－－適應性評分與及選擇函數。

1.物競――適應度函數（fitness function）

       你產生的個體，對你預設的環境有多大的適應度

2.天擇――選擇函數（selection）

3.變異，進化的源泉。

//1.評估每條染色體所對應個體的適應度。

//2.遵照適應度越高，選擇概率越大的原則，從種群中選擇兩個個體作為父方和母方。

//3.抽取父母雙方的染色體，進行交叉，產生子代。

//4.對子代的染色體進行變異。

//5.重復2，3，4步驟，直到新種群的產生。

//結束循環。

void calAdaptive(個體unit);//計算個體適應度
void outUnit(種群units)    ;
void getSon();//獲取子孫後代
void variation();//變異

int test()
{    
    //種群初始化
    init(uints);
    do{
        foreach uint in uints
          calAdaptive(uint);

        select good mother and father to create a son
        getSon(mother,father);//獲取子孫後代
        variation();//變異
    }(looptime==>)//終止條件可以使迭代次數也可以是種群對環境適應度水平等
}