遗传变异

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产生的一种在 基因和种群层次 上 模拟自然界生 物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，将生物进化过程中的繁殖（Reproduction）、变异（Mutation）、竞争 （Competition）、选择（Selection）引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

遗传算法 1.简要概述 在几十亿年的演化过程中，自然界中的生物体已经 形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不 断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。 演化计算（Evolutionary Computation, EC）是在达尔文（Darwin）的进化论和孟德 尔（Mendel）的遗传变异理论的基础上产生的一种在 基因和种群层次 上 模拟自然界生 物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术 。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗 传变异理论，将生物进化过程中的繁殖（Reproduction）、变异（Mutation）、竞争 （Competition）、选择（Selection）引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法演化计算的主要有 遗传算法、演化策略、演化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算 法是演化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟演化优化算法。 遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种 并行随机搜索最优化方法 。

ylbtech-生物学家：达尔文 查尔斯·罗伯特· 达尔文 （Charles Robert Darwin，1809年2月12日—1882年4月19日） ，英国生物学家， 进化论 的奠基人 。曾经乘坐 贝格尔号 舰作了历时5年的环球航行， 对动 植物 和地质结构 等进行了大量的 观察和采集 。出版《 物种起源 》， 提出了生物进化论学说，从而摧毁了各种唯心的神造论以及物种不变论 。除了 生物学 外，他的理论对人类学、心理学、哲学的发展都有不容忽视的影响。 恩格斯 将“进化论”列为19世纪自然科学的三大发现之一（其他两个是 细胞学说 、能量守恒转化定律），对人类有杰出的贡献。 1882年4月19日，达尔文在达温宅逝世，享年73岁， 葬于 威斯敏斯特大教堂 。 1. 返回顶部 1、 中文名：查尔斯·罗伯特·达尔文 外文名：Charles Robert Darwin 国 籍：英国 出生地： 普雷斯顿 出生日期：1809年（己巳年）2月12日 逝世日期：1882年4月19日 职 业：生物学家， 博物学 家 毕业院校： 剑桥大学 信 仰： 唯物主义 主要成就： 创立 生物进化论 皇家奖章 （1853年） 沃拉斯顿奖章（1859年） 科普利奖章 （1864年） 代表作品：《 物种起源 》、《动植物在家养下的变异》、《人类由来、性选择》 血 型：O型 目录 1 大事年表 ▪ 天才降生 ▪ 求学之路

tic clear; clc; %%%%加载数据 local='C:\Users\37989\Desktop\2688.xlsx';%数据文件地址 input1=xlsread(local,'sheet1','A1:D2688'); output1=xlsread(local,'sheet1','E1:E2688'); testdata=xlsread(local,'sheet2','A1:D25'); %%%神经网络参数初始化 inputnum=4; %输入层节点数 hiddennum=10; %隐层节点数 outputnum=1; %输出层节点数 trainnumX=0.8; %训练样本比例 %% 遗传算法参数初始化 maxgen=15; %进化代数，即迭代次数 sizepop=30; %种群规模 pcross=0.3; %交叉概率选择，0和1之间 pmutation=0.1; %变异概率选择，0和1之间 %% BP网络训练 %网络参数 net.trainParam.epochs=500; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.05; %学习率 net.trainParam.goal=0.000001; %误差阈值 %%%%%%%%%%%%%%%%%代码部分 [Mnum,~]=size(input1); RANDONDATA=randomint(1,Mnum);