遗传算法是搜索和优化方法之一。 优化的目的是提高达到某个最优值的效率。 遗传算法基于自然选择和遗传机制。 基本遗传算法由三个操作构成：繁殖、交叉和变异。 遗传算法对编码序列的种群进行操作，并使用随机选择规则来搜索全局最优值。 然而，这些随机规则被定义为给出适当的搜索方向。 这个基本程序通过某些基因操作得到增强，例如在自然界中看到的那些。 它们包括显性、二倍体、重构、易位、缺失和复制的机制，并发生在染色体水平。
遗传算法是搜索和优化方法之一。 优化的目的是提高达到某个最优值的效率。 遗传算法基于自然选择和遗传机制。 基本遗传算法由三个操作构成：繁殖、交叉和变异。 遗传算法对编码序列的种群进行操作，并使用随机选择规则来搜索全局最优值。 然而，这些随机规则被定义为给出适当的搜索方向。 这个基本程序通过某些基因操作得到增强，例如在自然界中看到的那些。 它们包括显性、二倍体、重构、易位、缺失和复制的机制，并发生在染色体水平。