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這篇文章主要介紹了遺傳算法的6個基本步驟，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
遺傳算法的基本步驟是：1、初始化；2、個體評價；3、選擇運算；4、交叉運算；5、變異運算，將變異算子作用于群體；6、終止條件判斷。
遺傳算法的基本步驟是：
（1）初始化：設置進化代數計數器t=0，設置最大進化代數T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)。
（2）個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應度。
（3）選擇運算：將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。
（4）交叉運算：將交叉算子作用于群體。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。
（5）變異運算：將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之后得到下一代群體P(t+1)。
（6）終止條件判斷：若t=T,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優解輸出，終止計算。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“遺傳算法的6個基本步驟”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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