遗传算法多点交叉优点 遗传算法交叉算子有哪几种

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遗传算法多点交叉优点 遗传算法交叉算子有哪几种

1、遗传算法在很多领域都得到应用；从神经网络研究的角度上考虑，关心的是遗传算法在神经网络的应用。

2、在遗传算法应用中，应先明确其特点和关键问题，才能对这种算法深入了解，灵活应用，以及进一步研究开发。

3、一、遗传算法的特点1．遗传算法从问题解的中集开始嫂索，而不是从单个解开始。

4、这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。

5、传统优化算法是从单个初始值迭代求解的；容易误入局部解。

6、遗传算法从串集开始搜索，复盖面大，利于全局择优。

7、2．遗传算法求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。

8、由于遗传算法使用适应值这一信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直接相关的信息。

9、遗传算法只需适应值和串编码等通用信息，故几乎可处理任何问题。

10、3．遗传算法有极强的容错能力遗传算法的初始串集本身就带有大量与解甚远的信息；通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与解相极大的串；这是一个强烈的滤波过程；并且是一个并行滤波机制。

11、故而，遗传算法有很高的容错能力。

12、4．遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。

13、这说明遗传算法是采用随机方法进行解搜索，选择体现了向解迫近，交叉体现了解的产生，变异体现了全局解的复盖。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。