遗传算法的基本步骤 遗传算法的特点有哪些？

现代医学研究表明DNA是生命中最重要的遗传物质。遗传是指基因的传递，使后代获得父母的特征。遗传学只是一门研究遗传现象的学科。除了遗传因素外，环境以及环境与遗传的相互作用也是决定生物特性的因素。遗传算法是一种可用于复杂系统优化的搜索算法。与传统算法相比，它具有以下四个特点：一是以决策变量的编码为操作对象；二是遗传算法直接以适应度作为搜索信息，不需要导数等其他辅助信息；三是遗传算法利用搜索信息对于具有隐式和复杂特征的多个点，它不使用不确定性规则，而是采用概率搜索技术。

遗传算法的特点有哪些？

1. 早熟。这是算法最大的缺点，即算法探索新空间的能力有限，容易收敛到局部最优解。

2. 很多计算。大量的个人参与计算。当问题复杂时，计算时间就是一个问题。

3. 处理规模小。目前，高维问题的处理和优化比较困难。

4. 非线性约束的处理比较困难。为了处理非线性约束，大多数算法都增加了惩罚因子，这是一笔不小的开销。

5. 稳定性差。由于该算法属于随机算法，需要多次运算，结果的可靠性较差，且求解不稳定。

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遗传算法有那些缺点？

如果遗传算法的适应度函数选择不当，可能会收敛到局部最优，但不会收敛到全局最优

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