《遗传算法的数学基础》阅读笔记 (1)_遗传算法的基本性质。

1.什么是遗传算法？

书中（13页描述），遗传算法是一种仿生算法， 通过模拟生命演化的过程去形成一个问题的渐进最优解。

实际上遗传算法实现比较简单， 但是如何去建模是非常困难的一个问题，所以在这里，不讲如何实现遗传算法，而是去了解遗传算法的基本概念。

2.遗传算法的术语。

2.1（个体和个体空间）：

什么是个体：书中描述，L-个体X ，表示一个长度为L的0 或者 1 组成的字符串， 简称为个体。

什么是个体空间：个体空间是一个集合，用于存放个体，例如集合： S = {0,1}L ，个体空间包含了在此空间内可能出现的所有个体，即X ∈ S（也就是说个体X是个体空间S的子集）。

按照书中的例子打个比方（书中原文）：

对于一个饭店的经营策略，考虑三个因素：价格/饮料/服务速度。三个因素称之为三个变量。对于价格，0表示价格高，1表示价格低。

对于饮料0表示啤酒，1表示可乐。对于服务速度，0表示慢，1表示快。

则：X = (0 1 1)   &  S = {0,1} 3

 

个体在遗传学的术语中等价于染色体(chromosome) ,个体的分量称之为基因（gene），分量的取值成作为等位基因（allele）。