问：遗传算法的基本原理
网友/编辑答疑:遗传算法的基本原理
遗传算法〔Genetic Algorithm,简称GA)是模拟生物进化过程的计算模型，是自然遗传学与计算机科学相互结合、相互渗透而形成的新的计算方法。
遗传是一种生物从其亲代继承特性和性状的现象。继承的信息由基因携带，多个基因组成染色体，纂因在染色体中的位置为基因座(Locus )。同一基因座可能有的全部基因为等位基因(Alleles，等位基因和基因座决定了染色体的特征，也决定了生物个体的特性。从染色体的表现形式看，有两种相应的表示模式，分别为基因型(Genotype)和表现型( Phenotype)。表现型是指生物个体表现出来的性状，而基因型则是指与表现密切相关的基因组成。同一基因型的生物个体在不同的环境条件下有不同的表现型。因此，表现型是基因型与环境相互作用的结果。
在遗传算法中染色体对应的是一系列符号序列，在标准的遗传算法(即基本遗传算法)中，通常用0, 1组成的位串表示，串上各个位置对应基因座，各位置上的取值对应等位基因。遗传算法对染色体进行处理，染色体称为基因个体。一定数量的基因个体组成基因种群。种群中个体的数目为种群的规模，各个体对环境的适应程度称为适应度(Fitness )。