解释一个遗传算法
基因算法是一种被生物学自然选择过程启发的优化算法.它被用来模仿种群通过选择,交叉和突变的过程来逐渐进化,从而找到问题的解决方案.在基因算法中,一个问题中的候选人 (或个体) 解决方案的种群向更好的解决方案发展.种群中的每个个体代表着问题的潜在解决方案,并且有一套称为染色体的属性,这些属性代表着解决方案.该算法从最初的候选人解决方案的种群开始,通常是随机生成的.这个种群随后通过一系列代进行了演变.在每次代中,对种群中的个体进行评估,以确定他们如何解决问题,或他们的适应性.最适合的人是个体,他们的基因 (或染色体) 可能会被重复地结合,以产生一个潜在的解决方案.由于某些变异或其他复杂的基因,这些变异被广泛使用,直到发现在一个新的基因组合并通过复杂的方法来解决问题.这些变异性算法被广泛使用,直到发现一个新的基因组或其他复杂的基因组已经被重新编辑,然后被发现是有效的解决方案.