本文是去年课题组周报中的一个专题讲解，详细讲了GA，由于是周报，所以十分详细。很适合初学者入门。文中也简单提及了模拟退火算法。文章综合参考了一些互联网资料。发博客以备忘！

三：遗传算法

        照例先给出科学定义：

       遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。

     再给出相关术语：（各位看看就好，后面都会涉及到，再细说）

基因型(genotype)：性状染色体的内部表现；

表现型(phenotype)：染色体决定的性状的外部表现，或者说，根据基因型形成的个体的外部表现；

进化(evolution)：种群逐渐适应生存环境，品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。

适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。

选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。一般，选择过程是一种基于适应度的优胜劣汰的过程。

复制(reproduction)：细胞分裂时，遗传物质DNA通过复制而转移到新产生的细胞中，新细胞就继承了旧细胞的基因。

交叉(crossover)：两个染色体的某一相同位置处DNA被切断，前后两串分别交叉组合形成两个新的染色体。也称基因重组或杂交；

变异(mutation)：复制时可能（很小的概率）产生某些复制差错，变异产生新的染色体，表现出新的性状。

编码(coding)：DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列。遗传编码可看作从表现型到基因型的映射。

解码(decoding)：基因型到表现型的映射。

个体（individual）：指染色体带有特征的实体； 种群（population）：个体的集合，该集合内个体数称为种群

                  的大小。        

       遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（在一个不规则的多边形中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心），TSP问题，生产调度问题，人工生命模拟等。下面我以袋鼠为例子讲讲遗传算法。（因为袋鼠会跳）

问题的提出与解决方案：

   让我们先来考虑考虑下面这个问题的解决办法。

           已知一元函数：

现在要求在既定的区间内找出函数的最大值