遗传算法在组卷中的应用 遗传因子的算法？
遗传因子的算法？
大自然有一种神奇的力量，可以保存优秀的基因，从而进化得更强大，更适合生存。
基于达尔文 s进化论，遗传算法模拟自然选择、物竞天择、适者生存，通过N代遗传、变异、交叉、复制，进化出问题的最优解。遗传算法看似神奇，实现思路却相对简单。本文首先介绍了遗传算法的基本思想，然后用遗传算法解决了一个实际问题，最后给出了遗传算法的代码实现和分析。
遗传规划算法原理？
遗传编程是遗传算法的一个分支。与遗传算法中每个个体是一个染色体代码不同，它的个体是一个计算机程序。
维基百科上说是在70年代实行的，但应该是在约翰·r·科扎教授1990年发表的博士论文中正式提出的。
遗传编程最早的应用是符号回归。比如为了拟合zf(x，y)，它生成一个初始函数g(x，y)，然后以g(x，y)与z的相关系数作为适应度，进行选择叉变异，最后得到最优函数g ，然后进行线性回归。
为什么要用遗传算法？
遗传算法已经在许多领域得到了应用。从神经网络研究的角度来看，最受关注的是遗传算法在神经网络中的应用。
在遗传算法的应用中，首先要明确它的特点和关键问题，这样才能深入理解这种算法，灵活应用，进一步研究和发展。一、遗传算法的特点
1.遗传算法是从问题解的中间集合出发，而不是从单个解出发。这是遗传算法与传统优化算法的一个巨大区别。传统的优化算法从单个初始值迭代寻找最优解；很容易陷入局部最优解。遗传算法从字符串集合出发，覆盖面大，有利于全局优化。
2.遗传算法很容易形成一个通用的算法程序，因为它使用的关于具体问题的信息很少。由于遗传算法利用适应度值的信息进行搜索，不需要与问题直接相关的信息，如问题的导数。遗传算法只需要适应数值、字符串编码等一般信息，因此几乎可以处理任何问题。
3.遗传算法具有很强的容错性。遗传算法的初始串集本身就包含了大量远离最优解的信息。通过选择、交叉和变异操作，可以快速消除与最优解相差很大的字符串。这是一个强过滤过程；它是一种并行过滤机制。因此，遗传算法具有很高的容错性。
4.遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，没有确定的精确规则。这说明遗传算法采用随机方法搜索最优解，选择体现了接近最优解，交叉体现了生成最优解，变异体现了覆盖全局最优解。
5.遗传算法具有隐式并行性。
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