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1. 遺傳算法主要流程

 2. 遺傳算法理論基礎(chǔ)

l 模式（Schema）:模式指有相同特征的子集，比如二進制字符串11***\（*為通配符\）可以代表八個個體(2x2x2)。

l 階（Order）：模式中確定位置的個數(shù)成為階，比如1110*的階為1

l 定義距（Defining Length）：模式中第一個確定位置和最后一個確定位置之間的距離成為定義距

3. 遺傳算法與傳統(tǒng)算法的區(qū)別

l 遺傳算法中的種群中始終維持一定數(shù)量的個體（每個個體都是問題的解），而傳統(tǒng)算法中每次迭代都一般只保留最優(yōu)解。

l 遺傳算法用個體/基因型來代表問題的解，而傳統(tǒng)算法的解一般都更直觀。

l 遺傳算通過計算適應(yīng)度來計算最優(yōu)解，而傳統(tǒng)算法一般通過導(dǎo)數(shù)或梯度來計算最優(yōu)解。

l 遺傳算由概率驅(qū)動，比如雜交概率、突變概率等，而傳統(tǒng)算法一般都是有確定性的。PS：因為遺傳算法的每一次迭代就朝著最優(yōu)解的方向前進，即便遺傳算法的過程有不確定性，但遺傳算法最終的最優(yōu)解一般都是確定的。

4. 什么情景使用遺傳算法

l 當(dāng)遇到以下類型的問題時，可以嘗試遺傳算法：

l 當(dāng)問題的數(shù)學(xué)表達過于復(fù)雜或很難用數(shù)學(xué)表達時：遺傳算法只需要定義個體、種群，選擇、雜交、突變方法和適應(yīng)度方程就可以求最優(yōu)解。

l 當(dāng)數(shù)據(jù)含較多噪音時：遺傳算法受數(shù)據(jù)中異常值的影響較小。

l 當(dāng)外部環(huán)境在不斷變化時：遺傳算法的種群始終保有一定數(shù)量的個體（解），因此遺傳算法可以適應(yīng)數(shù)據(jù)的改變，并針對新的環(huán)境產(chǎn)生新的最優(yōu)解。

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本文標(biāo)題：python中遺傳算法主要流程是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前路徑：http://weahome.cn/article/dsedec.html