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全局優(yōu)化算法遺傳算法GeneticAlgorithms(Holland–1975)模擬退火算法SimulatedAnnealing(Kirkpatrick–1983)粒子群算法ParticleSwarmOptimization(EberhartandKennedy-1995)遺傳算法－自然選擇優(yōu)化問(wèn)題的解空間－－生物種群?jiǎn)蝹€(gè)解－－種群個(gè)體在解空間中尋優(yōu)－－種群進(jìn)化尋優(yōu)策略－－自然選擇原理：較好的（個(gè)體）解保留下來(lái)，繁殖下一代解如何表示－－個(gè)體的基因編碼解如何衡量－－個(gè)體的適應(yīng)度基因編碼解的表示－－DNA序列常用編碼方式有二進(jìn)制編碼其它進(jìn)制編碼整數(shù)編碼實(shí)數(shù)編碼符號(hào)編碼例：旅行商問(wèn)題(TSP)的編碼頂點(diǎn)編碼：165423弧編碼：123456 631245適應(yīng)度函數(shù)每個(gè)個(gè)體都有適應(yīng)度通常將目標(biāo)函數(shù)映射到適應(yīng)度函數(shù)例如，對(duì)TSP問(wèn)題，適應(yīng)度是回路的總長(zhǎng)選擇算子適應(yīng)度大的個(gè)體被選擇的機(jī)會(huì)大輪盤(pán)賭方法：個(gè)體被選擇的概率為其占種群總適應(yīng)度的比例選擇算子競(jìng)標(biāo)賽選擇法：每次隨機(jī)選取s個(gè)個(gè)體，選擇其中適應(yīng)度最大的個(gè)體，重復(fù)進(jìn)行N次，N－種群規(guī)模，s－競(jìng)賽規(guī)模交叉算子/基因重組交叉算子替換策略全部替換選

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