1樓：微策略中國
遺傳演算法通常的實現方式，就是用程式來模擬生物種群進化的過程。對於乙個求最優解的問題，我們可以把一定數量的候選解（稱為個體）抽象地表示為染色體，使種群向更好的解來進化。大家知道，使用演算法解決問題的時候，解通常都是用資料或者字串等表示的，而這個資料或字串對應到生物中就是某個個體的「染色體」。
進化從完全隨機個體的種群開始，之後一代一代發生。在每一代中評價其在整個種群的適應度，從當前種群中隨機地選擇多個個體（基於它們的適應度），通過自然選擇和突變產生新的種群，該種群在演算法的下一次迭代中成為當前種群。其具體的計算步驟如下：
編碼：將問題空間轉換為遺傳空間；
生成初始種群：隨機生成p個染色體；
種群適應度計算：按照確定的適應度函式，計算各個染色體的適應度；
選擇：根據染色體適應度，按照選擇運算元進行染色體的選擇；
返回第3步繼續迭代，直到滿足終止條件。
2樓：匿名使用者
遺傳演算法是基於生物學的，理解或程式設計都不太難。下面是遺傳演算法的一般演算法：
建立乙個隨機的初始狀態。
初始種群是從解中隨機選擇出來的，將這些解比喻為染色體或基因，該種群被稱為第一代，這和符號人工智慧系統的情況不一樣，在那裡問題的初始狀態已經給定了。
評估適應度。
對每乙個解(染色體)指定乙個適應度的值，根據問題求解的實際接近程度來指定(以便逼近求解問題的答案)。不要把這些「解」與問題的「答案」混為一談，可以把它理解成為要得到答案，系統可能需要利用的那些特性。
繁殖(包括子代突變)
帶有較高適應度值的那些染色體更可能產生後代(後代產生後也將發生突變)。後代是父母的產物，他們由來自父母的基因結合而成，這個過程被稱為「雜交」。
下一代。如果新的一代包含乙個解，能產生乙個充分接近或等於期望答案的輸出，那麼問題就已經解決了。如果情況並非如此，新的一代將重複他們父母所進行的繁衍過程，一代一代演化下去，直到達到期望的解為止。
平行計算。非常容易將遺傳演算法用到平行計算和群集環境中。一種方法是直接把每個節點當成乙個並行的種群看待。
然後有機體根據不同的繁殖方法從乙個節點遷移到另乙個節點。另一種方法是「農場主/勞工」體系結構，指定乙個節點為「農場主」節點，負責選擇有機體和分派適應度的值，另外的節點作為「勞工」節點，負責重新組合、變異和適應度函式的評估。
3樓：匿名使用者
遺傳演算法在該博弈中應用的整個過程是：選擇-交叉演算法應用-自適應判斷。例如，在這個遊戲中，有兩隻狗，每隻都有乙個dna序列。
這個dna序列攜帶寵物狗的所有基因資訊，即耳朵（大小、型別）、眼睛（狀態、型別）、臉（眉毛、鼻子）、**（圖案、顏色）、尾巴（狀態、顏色）。首先，將乙個變數定義為狗號，對應於從0開始的遊戲指令碼。儲存的基因陣列的索引被用作寵物狗的預製。
接下來，這個類被定義為記錄每隻狗基因的dna基因鏈。儲存耳朵、眼睛、臉、**和尾巴的資訊。在遊戲初始階段隨機生成乙隻貓後，當生成乙隻新貓時，開啟身體部位開關，並根據自己的位置組合新貓。
具體來說，輪盤賭演算法是用來確定選擇的交叉點，以確保玩家最喜愛的基因有很高的概率傳遞給下一代。
4樓：哄哄刻刻
遺傳演算法的基本原理是：
遺傳演算法是一種基於自然選擇和群體遺傳機理的搜尋演算法，它模擬了自然選擇和自然遺傳過程中的繁殖、雜交和突變現象，在利用遺傳物友演算法求解問題時，問題的每乙個可能解都被編碼成乙個"染色體",即個體，若干個個體構成了群體(所有可能解)。在遺傳演算法開始時總段螞孝是隨機的產生一些個體(即初始解)，根據預定的目標函式對每乙個個體進行評估，給出乙個適應度值，基於此適應度值，選擇一些個體用來產生下一代，選擇操作體現了適者生握稿存的原理，」好「的個體被用來產生下代，「壞」的個體則被淘汰，然後選擇出來的個體經過交叉和變異，運算元進行再組合生成新的一代，這一代的個體由於繼承了上代的一些優良性狀，因而在效能上上要優於上一代，這樣逐步朝著最優解的方向進化，因此，遺傳演算法可以看成是乙個由可行解組成的群體初步進化的過程。
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